Monocular Depth Estimation and Segmentation for Transparent Object with Iterative Semantic and Geometric Fusion

📄 arXiv: 2502.14616v2 📥 PDF

作者: Jiangyuan Liu, Hongxuan Ma, Yuxin Guo, Yuhao Zhao, Chi Zhang, Wei Sui, Wei Zou

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-03-03)

备注: Accepted by ICRA(2025). The code is accessible through: https://github.com/L-J-Yuan/MODEST

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出一种单目透明物体深度估计与分割的迭代语义几何融合框架

🎯 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 透明物体感知 语义分割 几何融合 迭代优化

📋 核心要点

  1. 现有透明物体感知方法依赖额外输入或专用传感器，且忽略了分割和深度估计任务间的相互作用，导致结果不佳。
  2. 该论文提出一种单目框架，通过语义和几何融合模块整合多尺度信息，并采用迭代策略逐步细化特征。
  3. 实验结果表明，该模型在合成和真实数据集上显著优于现有单目、立体和多视图方法，提升幅度达38.8%-46.2%。

📝 摘要（中文）

透明物体的感知在许多机器人任务中不可或缺。然而，由于复杂的光学特性，准确地分割和估计透明物体的深度仍然具有挑战性。现有方法主要使用额外的输入或专用传感器来深入研究单个任务，忽略了任务之间有价值的交互以及后续的细化过程，从而导致次优和模糊的预测。为了解决这些问题，我们提出了一个单目框架，该框架是第一个仅使用单张图像输入即可在透明物体的分割和深度估计方面表现出色的框架。具体来说，我们设计了一种新颖的语义和几何融合模块，有效地整合了任务之间的多尺度信息。此外，从人类对物体的感知中汲取灵感，我们进一步结合了一种迭代策略，该策略逐步细化初始特征以获得更清晰的结果。在两个具有挑战性的合成和真实世界数据集上的实验表明，我们的模型仅使用单个RGB输入就大大超过了最先进的单目、立体和多视图方法，幅度约为38.8%-46.2%。代码和模型可在https://github.com/L-J-Yuan/MODEST公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在透明物体的深度估计和分割任务中，通常依赖额外的传感器或输入信息，例如立体图像或多视角图像。这些方法忽略了分割和深度估计任务之间的内在联系，并且缺乏对结果的迭代优化，导致预测结果模糊且精度不高。因此，如何仅使用单目RGB图像实现高精度的透明物体深度估计和分割是一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是利用语义信息和几何信息之间的互补性，通过一个新颖的语义和几何融合模块，将分割和深度估计任务的信息进行有效整合。此外，借鉴人类对物体的感知方式，采用迭代细化的策略，逐步提升预测结果的质量。这种方法旨在充分利用单目图像中的信息，并克服透明物体感知中的固有挑战。

技术框架：该框架主要包含以下几个关键模块：1) 特征提取模块：用于从单目RGB图像中提取初始特征。2) 语义分割模块：用于预测透明物体的分割掩码。3) 深度估计模块：用于预测透明物体的深度图。4) 语义和几何融合模块：将语义分割和深度估计的结果进行融合，以增强特征表示。5) 迭代细化模块：通过多次迭代，逐步优化分割和深度估计的结果。整个流程是端到端可训练的。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了语义和几何融合模块以及迭代细化策略。语义和几何融合模块能够有效地整合分割和深度估计任务的信息，从而提高预测精度。迭代细化策略则能够逐步优化预测结果，克服透明物体感知中的模糊性问题。与现有方法相比，该方法无需额外的传感器或输入信息，并且能够实现更高的精度。

关键设计：语义和几何融合模块的具体实现方式未知，但可以推测其可能采用了注意力机制或特征金字塔等技术，以实现多尺度信息的有效融合。迭代细化模块的具体迭代次数和优化策略未知，但可以推测其可能采用了残差连接或循环神经网络等技术，以保证迭代过程的稳定性和有效性。损失函数的设计可能包括分割损失和深度损失，以及用于鼓励语义和几何一致性的损失项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出的方法在合成和真实数据集上均取得了显著的性能提升。具体而言，该方法在透明物体的分割和深度估计任务上，相比于最先进的单目、立体和多视图方法，取得了38.8%-46.2%的性能提升，证明了该方法的有效性和优越性。这些结果表明，该方法能够仅使用单目RGB图像实现高精度的透明物体感知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作、自动驾驶、增强现实等领域。例如，机器人可以利用该技术准确识别和抓取透明物体，自动驾驶系统可以更好地感知透明障碍物，增强现实应用可以更真实地渲染透明物体。该技术的发展将有助于提升这些应用的安全性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Transparent object perception is indispensable for numerous robotic tasks. However, accurately segmenting and estimating the depth of transparent objects remain challenging due to complex optical properties. Existing methods primarily delve into only one task using extra inputs or specialized sensors, neglecting the valuable interactions among tasks and the subsequent refinement process, leading to suboptimal and blurry predictions. To address these issues, we propose a monocular framework, which is the first to excel in both segmentation and depth estimation of transparent objects, with only a single-image input. Specifically, we devise a novel semantic and geometric fusion module, effectively integrating the multi-scale information between tasks. In addition, drawing inspiration from human perception of objects, we further incorporate an iterative strategy, which progressively refines initial features for clearer results. Experiments on two challenging synthetic and real-world datasets demonstrate that our model surpasses state-of-the-art monocular, stereo, and multi-view methods by a large margin of about 38.8%-46.2% with only a single RGB input. Codes and models are publicly available at https://github.com/L-J-Yuan/MODEST.