TDCNet: Transparent Objects Depth Completion with CNN-Transformer Dual-Branch Parallel Network

📄 arXiv: 2412.14961v1 📥 PDF

作者: Xianghui Fan, Chao Ye, Anping Deng, Xiaotian Wu, Mengyang Pan, Hang Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-19

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TDCNet，利用CNN-Transformer双分支并行网络完成透明物体深度补全

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 深度补全 透明物体 CNN-Transformer 双分支网络 RGB-D 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 传统传感器在透明物体上获取完整深度信息面临挑战，因为光线折射和反射导致深度信息不完整。
  2. TDCNet采用双分支CNN-Transformer并行网络，分别处理残缺深度图和RGB-D图像，充分利用原始深度信息。
  3. 实验结果表明，TDCNet在多个公共数据集上取得了state-of-the-art的深度补全性能。

📝 摘要（中文）

透明物体的感知和操作是工业和实验室机器人领域的一个关键挑战。由于透明物体表面的光线折射和反射，以及缺乏可见纹理，传统传感器难以获取其完整深度信息。以往研究尝试使用深度学习模型，从RGB图像和残缺深度图（由深度传感器采集）中获取透明物体的完整深度图。然而，现有方法未能充分利用原始深度图，导致深度补全精度受限。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的双分支CNN-Transformer并行网络TDCNet，用于透明物体深度补全。该框架包含两个不同的分支：一个分支提取部分深度图的特征，另一个分支处理RGB-D图像。实验结果表明，我们的模型在多个公共数据集上实现了最先进的性能。我们的代码和预训练模型已在https://github.com/XianghuiFan/TDCNet上公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决透明物体深度补全问题。现有方法主要依赖RGB信息，对原始深度图利用不足，导致补全精度不高。透明物体的特殊光学性质（折射、反射）使得传统深度传感器获取的深度图存在大量缺失或噪声，严重影响后续的3D重建和操作任务。

核心思路：论文的核心思路是设计一个双分支网络，一个分支专注于从残缺深度图中提取有效特征，另一个分支则利用RGB-D图像中的互补信息。通过并行处理两种模态的数据，并进行特征融合，可以更全面地理解场景，从而更准确地补全深度信息。这种设计旨在充分利用原始深度图的信息，克服现有方法的局限性。

技术框架：TDCNet由两个主要分支组成：Depth Branch和RGB-D Branch。Depth Branch使用CNN提取残缺深度图的局部特征。RGB-D Branch使用Transformer提取RGB和深度图像的全局特征，并进行特征融合。两个分支并行处理后，通过一个融合模块将特征进行整合，最终输出补全后的深度图。整体流程是：输入残缺深度图和RGB图像，分别经过两个分支提取特征，然后融合特征并预测完整深度图。

关键创新：TDCNet的关键创新在于双分支并行结构和CNN-Transformer的结合。双分支结构能够同时利用局部和全局信息，更有效地处理透明物体的深度补全问题。CNN擅长提取局部特征，Transformer擅长捕捉全局依赖关系，两者的结合可以更好地理解场景。此外，针对透明物体的特性，可能在损失函数或网络结构上进行了特殊设计。

关键设计：具体网络结构细节（如CNN和Transformer的具体层数、参数设置）、损失函数（例如，是否使用了深度一致性损失、边缘保持损失等）、以及特征融合的方式（例如，使用注意力机制进行加权融合）是关键设计。此外，数据增强策略（例如，模拟透明物体的折射和反射效果）也可能对性能产生重要影响。具体参数设置和超参数的选择需要通过实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个公开数据集上进行了实验，证明了TDCNet的有效性。实验结果表明，TDCNet在深度补全精度方面优于现有的state-of-the-art方法。具体的性能指标提升幅度未知，但摘要中明确指出“achieves state-of-the-art performance across multiple public datasets”。

🎯 应用场景

TDCNet在工业机器人、实验室自动化等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于透明物体的抓取、放置、检测和识别。在医疗领域，可以辅助医生进行手术操作，提高手术精度和安全性。此外，该技术还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，提供更逼真的3D场景体验。

📄 摘要（原文）

The sensing and manipulation of transparent objects present a critical challenge in industrial and laboratory robotics. Conventional sensors face challenges in obtaining the full depth of transparent objects due to the refraction and reflection of light on their surfaces and their lack of visible texture. Previous research has attempted to obtain complete depth maps of transparent objects from RGB and damaged depth maps (collected by depth sensor) using deep learning models. However, existing methods fail to fully utilize the original depth map, resulting in limited accuracy for deep completion. To solve this problem, we propose TDCNet, a novel dual-branch CNN-Transformer parallel network for transparent object depth completion. The proposed framework consists of two different branches: one extracts features from partial depth maps, while the other processes RGB-D images. Experimental results demonstrate that our model achieves state-of-the-art performance across multiple public datasets. Our code and the pre-trained model are publicly available at https://github.com/XianghuiFan/TDCNet.