Deep Neural Networks for Accurate Depth Estimation with Latent Space Features

📄 arXiv: 2502.11777v1 📥 PDF

作者: Siddiqui Muhammad Yasir, Hyunsik Ahn

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-02-17

期刊: Yasir, S.M.; Ahn, H. Deep Neural Networks for Accurate Depth Estimation with Latent Space Features. Biomimetics 2024, 9, 747

DOI: 10.3390/biomimetics9120747

💡 一句话要点

提出基于潜在空间特征的深度神经网络，提升单目深度估计精度，尤其在室内场景。

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

关键词: 单目深度估计 深度学习 潜在空间特征 深度神经网络 人机交互

📋 核心要点

  1. 单目深度估计在人机交互中至关重要，但现有方法在深度边界定义上存在不足，导致重建精度下降。
  2. 论文提出利用深度卷积神经网络中的潜在空间特征，通过双编码器-解码器结构和新的损失函数来提升深度估计精度。
  3. 在NYU Depth V2数据集上的实验表明，该方法能有效减少深度模糊和歧义，并在复杂室内场景中表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的深度估计框架，该框架利用深度卷积神经网络中的潜在空间特征来提高单目深度图的精度。该模型采用双编码器-解码器结构，实现颜色到深度以及深度到深度的转换，通过潜在空间编码来优化深度估计。为了进一步提高深度边界和局部特征的准确性，引入了一种新的损失函数，该函数结合了潜在损失和梯度损失，有助于模型保持深度边界的完整性。该框架在NYU Depth V2数据集上进行了全面测试，并取得了新的基准，尤其是在复杂的室内场景中表现出色。结果表明，该方法有效地减少了深度模糊和歧义，使其成为人机交互和3D场景重建应用中一个有前景的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目深度估计中深度边界模糊、精度不足的问题。现有方法难以准确定义深度边界，导致3D场景重建的质量下降，尤其是在复杂的室内环境中。

核心思路：核心思路是利用深度神经网络的潜在空间特征来提升深度估计的精度。通过将图像编码到潜在空间，并在该空间中进行深度信息的处理和优化，从而更好地捕捉图像的结构信息和深度关系。

技术框架：该模型采用双编码器-解码器结构。第一个编码器-解码器用于将彩色图像转换为初始深度图，第二个编码器-解码器则将初始深度图进一步优化，得到更精确的深度图。潜在空间特征在两个编码器-解码器之间传递，用于信息的融合和增强。

关键创新：关键创新在于利用潜在空间特征进行深度估计，并结合了新的损失函数。潜在空间特征能够捕捉图像的全局结构信息，有助于提高深度估计的准确性。新的损失函数结合了潜在损失和梯度损失，能够更好地保持深度边界的完整性。

关键设计：损失函数是关键设计之一，它由两部分组成：潜在损失和梯度损失。潜在损失用于约束潜在空间特征的分布，梯度损失用于保持深度边界的清晰度。网络结构方面，采用了双编码器-解码器结构，并使用了卷积层、池化层和反卷积层等基本模块。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

该方法在NYU Depth V2数据集上取得了新的基准，尤其是在复杂的室内场景中表现出色。实验结果表明，该方法能够有效地减少深度模糊和歧义，提高深度估计的精度。具体的性能数据和对比基线未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于人机交互、机器人导航、3D场景重建、虚拟现实和增强现实等领域。精确的深度估计能够帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的导航和物体操作。在虚拟现实和增强现实中，高质量的深度图可以提升用户体验，实现更逼真的场景交互。

📄 摘要（原文）

Depth estimation plays a pivotal role in advancing human-robot interactions, especially in indoor environments where accurate 3D scene reconstruction is essential for tasks like navigation and object handling. Monocular depth estimation, which relies on a single RGB camera, offers a more affordable solution compared to traditional methods that use stereo cameras or LiDAR. However, despite recent progress, many monocular approaches struggle with accurately defining depth boundaries, leading to less precise reconstructions. In response to these challenges, this study introduces a novel depth estimation framework that leverages latent space features within a deep convolutional neural network to enhance the precision of monocular depth maps. The proposed model features dual encoder-decoder architecture, enabling both color-to-depth and depth-to-depth transformations. This structure allows for refined depth estimation through latent space encoding. To further improve the accuracy of depth boundaries and local features, a new loss function is introduced. This function combines latent loss with gradient loss, helping the model maintain the integrity of depth boundaries. The framework is thoroughly tested using the NYU Depth V2 dataset, where it sets a new benchmark, particularly excelling in complex indoor scenarios. The results clearly show that this approach effectively reduces depth ambiguities and blurring, making it a promising solution for applications in human-robot interaction and 3D scene reconstruction.