DOC-Depth: A novel approach for dense depth ground truth generation

📄 arXiv: 2502.02144v1 📥 PDF

作者: Simon de Moreau, Mathias Corsia, Hassan Bouchiba, Yasser Almehio, Andrei Bursuc, Hafid El-Idrissi, Fabien Moutarde

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-02-04

备注: Preprint. Code and dataset available on the project page : https://simondemoreau.github.io/DOC-Depth/

💡 一句话要点

DOC-Depth：一种用于生成稠密深度真值的新方法，提升动态环境深度估计。

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

关键词: 稠密深度估计 激光雷达 动态环境 深度真值生成 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有数据集在动态环境中难以提供完全稠密且精确的深度信息，限制了相关计算机视觉任务的性能。
  2. DOC-Depth利用激光雷达里程计重建稠密3D环境，并结合动态对象分类方法DOC自动处理动态遮挡。
  3. 实验表明，DOC-Depth在KITTI数据集上将深度图密度从16.1%提升至71.2%，显著改善了深度信息的完整性。

📝 摘要（中文）

精确的深度信息对于许多计算机视觉应用至关重要。然而，目前还没有任何数据集记录方法能够在大型动态环境中实现完全稠密且精确的深度估计。本文介绍了一种新颖、高效且易于部署的方法DOC-Depth，用于从任何激光雷达传感器生成稠密深度图。该方法首先使用激光雷达里程计重建一致的稠密3D环境，然后借助我们先进的动态对象分类方法DOC自动处理动态对象的遮挡。此外，DOC-Depth速度快且可扩展，允许创建在大小和时间上不受限制的数据集。我们在KITTI数据集上验证了该方法的有效性，将其密度从16.1%提高到71.2%，并发布了这个新的完全稠密深度标注，以促进该领域的未来研究。我们还展示了使用各种激光雷达传感器和在多种环境下的结果。所有软件组件都已公开提供给研究社区。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在动态环境中生成稠密且精确的深度真值的问题。现有方法通常难以处理动态物体的遮挡，导致深度信息不完整，限制了依赖深度信息的计算机视觉任务的性能。此外，现有方法在数据集规模和时间跨度上也存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是利用激光雷达里程计重建稠密3D环境，并结合动态对象分类方法自动处理动态物体的遮挡。通过这种方式，可以有效地填充由于动态物体移动而造成的深度空洞，从而生成更完整、更准确的深度图。

技术框架：DOC-Depth方法主要包含以下几个阶段：1) 使用激光雷达数据进行里程计估计，重建稠密3D环境；2) 利用DOC方法对场景中的动态物体进行分类和分割；3) 根据动态物体的运动信息，自动处理遮挡，填充深度空洞；4) 生成最终的稠密深度图。

关键创新：该方法最重要的创新点在于结合了激光雷达里程计和动态对象分类，实现了对动态遮挡的自动处理。与传统方法相比，DOC-Depth无需人工干预即可生成高质量的稠密深度图，大大提高了数据标注的效率和准确性。

关键设计：DOC方法是该框架的关键组成部分，其性能直接影响深度图的质量。论文中可能使用了特定的网络结构或损失函数来提高DOC的分类精度。此外，动态遮挡的处理策略也至关重要，可能涉及到运动估计、深度补全等技术细节。具体的参数设置和算法细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DOC-Depth在KITTI数据集上显著提高了深度图的密度，从16.1%提升至71.2%。这一提升表明该方法能够有效地处理动态遮挡，生成更完整的深度信息。此外，论文还展示了该方法在不同激光雷达传感器和多种环境下的适用性，验证了其通用性和鲁棒性。

🎯 应用场景

DOC-Depth生成的稠密深度真值可以广泛应用于自动驾驶、机器人导航、三维重建等领域。高质量的深度信息能够提升感知系统的准确性和鲁棒性，从而改善相关应用的性能。该方法还可用于创建大规模、高质量的深度数据集，促进深度学习在计算机视觉领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Accurate depth information is essential for many computer vision applications. Yet, no available dataset recording method allows for fully dense accurate depth estimation in a large scale dynamic environment. In this paper, we introduce DOC-Depth, a novel, efficient and easy-to-deploy approach for dense depth generation from any LiDAR sensor. After reconstructing consistent dense 3D environment using LiDAR odometry, we address dynamic objects occlusions automatically thanks to DOC, our state-of-the art dynamic object classification method. Additionally, DOC-Depth is fast and scalable, allowing for the creation of unbounded datasets in terms of size and time. We demonstrate the effectiveness of our approach on the KITTI dataset, improving its density from 16.1% to 71.2% and release this new fully dense depth annotation, to facilitate future research in the domain. We also showcase results using various LiDAR sensors and in multiple environments. All software components are publicly available for the research community.