PatchRefiner V2: Fast and Lightweight Real-Domain High-Resolution Metric Depth Estimation

📄 arXiv: 2501.01121v1 📥 PDF

作者: Zhenyu Li, Wenqing Cui, Shariq Farooq Bhat, Peter Wonka

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-02

💡 一句话要点

PatchRefiner V2：提出快速轻量级真实域高分辨率度量深度估计方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 深度估计 高分辨率 轻量级模型 真实域 粗到细 噪声预训练 梯度匹配 领域迁移

📋 核心要点

  1. 现有高分辨率深度估计方法依赖重量级模型和多步推理，导致计算效率低，推理时间长。
  2. PatchRefiner V2 (PRV2) 使用轻量级编码器替换重量级细化模型，并通过粗到细模块和噪声预训练策略处理噪声特征。
  3. PRV2 在 UnrealStereo4K 数据集上实现了优于现有方法的精度和速度，并在真实世界数据集上改善了深度边界描绘。

📝 摘要（中文）

当前高分辨率深度估计方法虽然效果显著，但由于依赖于重量级模型和多步推理，计算效率低下，推理时间较长。为了解决这个问题，我们提出了PatchRefiner V2 (PRV2)，它用轻量级编码器取代了重量级细化模型，从而减少了模型大小和推理时间，但也引入了噪声特征。为了克服这个问题，我们提出了一个粗到细(C2F)模块，该模块具有用于细化和去噪细化器特征的引导去噪单元，以及一个噪声预训练策略，用于预训练细化器分支，以充分利用轻量级细化器分支的潜力。此外，我们引入了一种尺度和平移不变梯度匹配(SSIGM)损失，以增强合成到真实域的迁移。PRV2在UnrealStereo4K上的准确性和速度均优于最先进的深度估计方法，使用的参数更少，推理速度更快。它还在CityScape、ScanNet++和KITTI等真实世界数据集上显示出改进的深度边界描绘，证明了其跨领域的通用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有高分辨率深度估计方法为了追求精度，往往采用复杂的模型结构和多阶段的推理流程，导致计算量大、推理速度慢，难以在实际应用中部署。尤其是在真实场景中，对实时性和资源消耗有较高要求的应用，这些方法的局限性更加明显。

核心思路：PRV2的核心思路是在保证精度的前提下，尽可能地降低模型的复杂度和推理时间。通过使用轻量级的编码器作为细化模块，减少了模型的参数量和计算量。同时，为了解决轻量级模型带来的噪声问题，引入了粗到细的细化模块和噪声预训练策略，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：PRV2的整体架构包含一个初始深度估计模块（coarse depth estimation）和一个细化模块（refiner）。初始深度估计模块负责生成一个粗略的深度图，然后将该深度图输入到细化模块中进行优化。细化模块主要由一个轻量级的编码器和一个粗到细的细化模块组成。粗到细的细化模块包含一个引导去噪单元，用于去除噪声并细化特征。此外，还采用了噪声预训练策略，以提高细化模块的性能。

关键创新：PRV2的关键创新在于以下几个方面：1) 使用轻量级编码器作为细化模块，显著降低了模型的参数量和计算量。2) 提出了粗到细的细化模块，有效地去除了噪声并细化了特征。3) 引入了噪声预训练策略，提高了细化模块的鲁棒性和泛化能力。4) 提出了尺度和平移不变梯度匹配(SSIGM)损失，增强了合成到真实域的迁移能力。

关键设计：在网络结构方面，轻量级编码器可以使用MobileNet等高效的网络结构。粗到细的细化模块可以采用多层卷积神经网络，并引入注意力机制来引导特征的细化。噪声预训练策略可以通过在合成数据上添加噪声来进行训练。SSIGM损失通过匹配合成图像和真实图像之间的梯度分布来提高模型的泛化能力。具体的损失函数设计和网络结构参数需要根据实际情况进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PRV2 在 UnrealStereo4K 数据集上取得了显著的性能提升，在精度和速度上均优于现有方法，同时减少了模型参数。在 CityScape、ScanNet++ 和 KITTI 等真实世界数据集上，PRV2 也表现出改进的深度边界描绘能力，验证了其跨领域的通用性。具体性能数据未知，但摘要强调了其优于现有方法的结论。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要高精度和高效率深度估计的领域，例如自动驾驶、机器人导航、增强现实、三维重建等。轻量级的设计使得该方法更易于部署在移动设备和嵌入式系统中，具有很高的实际应用价值。未来，该方法可以进一步扩展到其他视觉任务，例如语义分割、目标检测等。

📄 摘要（原文）

While current high-resolution depth estimation methods achieve strong results, they often suffer from computational inefficiencies due to reliance on heavyweight models and multiple inference steps, increasing inference time. To address this, we introduce PatchRefiner V2 (PRV2), which replaces heavy refiner models with lightweight encoders. This reduces model size and inference time but introduces noisy features. To overcome this, we propose a Coarse-to-Fine (C2F) module with a Guided Denoising Unit for refining and denoising the refiner features and a Noisy Pretraining strategy to pretrain the refiner branch to fully exploit the potential of the lightweight refiner branch. Additionally, we introduce a Scale-and-Shift Invariant Gradient Matching (SSIGM) loss to enhance synthetic-to-real domain transfer. PRV2 outperforms state-of-the-art depth estimation methods on UnrealStereo4K in both accuracy and speed, using fewer parameters and faster inference. It also shows improved depth boundary delineation on real-world datasets like CityScape, ScanNet++, and KITTI, demonstrating its versatility across domains.