DuCos: Duality Constrained Depth Super-Resolution via Foundation Model

📄 arXiv: 2503.04171v2 📥 PDF

作者: Zhiqiang Yan, Zhengxue Wang, Haoye Dong, Jun Li, Jian Yang, Gim Hee Lee

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-08-20)

备注: ICCV 2025

💡 一句话要点

DuCos：基于基础模型和拉格朗日对偶的深度超分辨率方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 深度超分辨率 拉格朗日对偶 基础模型 提示学习 相关融合 梯度正则化 约束优化 深度估计

📋 核心要点

  1. 现有深度超分辨率方法在跨场景泛化能力方面存在不足，难以适应复杂多样的实际应用。
  2. DuCos利用拉格朗日对偶理论，结合基础模型提供的先验知识，构建更鲁棒和精确的深度超分辨率框架。
  3. 实验结果表明，DuCos在精度、鲁棒性和泛化能力上均优于现有方法，具有显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的深度超分辨率框架DuCos，该框架基于拉格朗日对偶理论，能够灵活地整合多种约束和重建目标，从而提高精度和鲁棒性。DuCos首次利用基础模型作为提示，显著提升了在各种场景中的泛化能力。提示设计包含两个关键组成部分：相关融合(CF)和梯度正则化(GR)。CF促进了提示特征和深度特征之间精确的几何对齐和有效融合，而GR通过强制与从基础模型导出的锐利边缘深度图的一致性来细化深度预测。至关重要的是，这些提示被无缝地嵌入到拉格朗日约束项中，形成一个协同且有原则的框架。大量实验表明，DuCos优于现有的最先进方法，实现了卓越的精度、鲁棒性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：深度超分辨率旨在从低分辨率深度图重建高分辨率深度图。现有方法通常依赖于特定的数据集进行训练，泛化能力较差，难以适应真实世界复杂多变的场景。此外，如何有效利用外部信息（例如基础模型提供的先验知识）来指导深度图重建也是一个挑战。

核心思路：DuCos的核心思路是利用拉格朗日对偶理论，将深度超分辨率问题转化为一个约束优化问题，并巧妙地将基础模型提供的先验知识（通过相关融合和梯度正则化）融入到约束项中。这种方法能够灵活地整合多种约束和重建目标，从而提高精度和鲁棒性。

技术框架：DuCos的整体框架包含以下几个主要模块：1) 低分辨率深度图输入；2) 基础模型提示生成（包括相关融合CF和梯度正则化GR）；3) 拉格朗日对偶优化求解器，将重建目标和约束条件（包括基础模型提示）整合到拉格朗日函数中；4) 高分辨率深度图输出。框架通过迭代优化拉格朗日函数，最终得到满足约束条件的高质量深度图。

关键创新：DuCos最重要的创新点在于：1) 首次将拉格朗日对偶理论应用于深度超分辨率问题，提供了一种灵活的约束优化框架；2) 提出了相关融合(CF)和梯度正则化(GR)两种提示设计，有效利用基础模型提供的先验知识；3) 将基础模型提示无缝嵌入到拉格朗日约束项中，形成一个协同且有原则的框架。与现有方法相比，DuCos能够更好地利用外部信息，提高泛化能力。

关键设计：相关融合(CF)模块旨在将基础模型提取的特征与深度特征进行精确的几何对齐和有效融合，具体实现方式未知。梯度正则化(GR)模块通过强制深度预测与从基础模型导出的锐利边缘深度图的一致性来细化深度预测，具体实现方式未知。拉格朗日函数的具体形式和优化算法未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DuCos在多个数据集上取得了state-of-the-art的结果，显著优于现有方法。具体性能数据未知，但论文强调了DuCos在精度、鲁棒性和泛化能力方面的优势。DuCos利用基础模型作为提示，有效提升了跨场景的泛化能力，解决了现有方法在复杂场景下性能下降的问题。

🎯 应用场景

DuCos在机器人导航、自动驾驶、三维重建、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。高精度的深度信息对于环境感知和理解至关重要，DuCos的鲁棒性和泛化能力使其能够适应各种复杂场景，提升相关应用的性能和可靠性。未来，DuCos有望应用于更多需要精确深度信息的领域。

📄 摘要（原文）

We introduce DuCos, a novel depth super-resolution framework grounded in Lagrangian duality theory, offering a flexible integration of multiple constraints and reconstruction objectives to enhance accuracy and robustness. Our DuCos is the first to significantly improve generalization across diverse scenarios with foundation models as prompts. The prompt design consists of two key components: Correlative Fusion (CF) and Gradient Regulation (GR). CF facilitates precise geometric alignment and effective fusion between prompt and depth features, while GR refines depth predictions by enforcing consistency with sharp-edged depth maps derived from foundation models. Crucially, these prompts are seamlessly embedded into the Lagrangian constraint term, forming a synergistic and principled framework. Extensive experiments demonstrate that DuCos outperforms existing state-of-the-art methods, achieving superior accuracy, robustness, and generalization.