Seeing and Seeing Through the Glass: Real and Synthetic Data for Multi-Layer Depth Estimation
作者: Hongyu Wen, Yiming Zuo, Venkat Subramanian, Patrick Chen, Jia Deng
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-14 (更新: 2025-08-14)
💡 一句话要点
提出LayeredDepth数据集，用于解决透明物体多层深度估计难题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 多层深度估计 透明物体 数据集 合成数据 深度学习
📋 核心要点
- 现有深度估计方法在处理包含透明物体的场景时面临挑战，无法准确估计透明表面的深度以及其后物体的深度。
- 论文提出LayeredDepth数据集，包含真实场景和合成数据，为多层深度估计提供训练和评估资源。
- 实验表明，使用合成数据训练的模型在透明物体深度估计方面表现良好，并且可以显著提升现有单层深度模型的性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了LayeredDepth数据集，这是首个包含多层深度标注的数据集，旨在支持多层深度估计任务。该数据集包括一个真实世界基准和一个合成数据生成器，其中真实世界基准包含来自不同场景的1500张图像。在真实数据集上评估当前最先进的深度估计方法表明，它们在处理透明物体时表现不佳。合成数据生成器是完全程序化的，能够为该任务提供具有无限种类物体和场景组成的训练数据。使用该生成器，我们创建了一个包含15300张图像的合成数据集。仅使用该合成数据集训练的基线模型产生了良好的跨域多层深度估计结果。在此基础上微调最先进的单层深度模型，可以显著提高它们在透明物体上的性能，在我们的基准测试中，四元组精度从55.14%提高到75.20%。所有图像和验证标注均以CC0协议在https://layereddepth.cs.princeton.edu上提供。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决透明物体场景下的多层深度估计问题。现有深度估计方法通常假设场景是不透明的，因此在处理透明物体时，无法准确估计透明表面的深度以及其后物体的深度。这限制了深度估计技术在涉及透明物体的实际应用中的应用。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多层深度标注的数据集，包括真实世界数据和合成数据，用于训练和评估多层深度估计模型。通过合成数据生成器，可以创建大量具有不同透明物体和场景组成的训练数据，从而提高模型在真实场景中的泛化能力。
技术框架：论文的技术框架主要包括两个部分：真实世界数据集的构建和合成数据生成器的设计。真实世界数据集通过人工标注获得多层深度信息。合成数据生成器则利用程序化方法，随机生成包含透明物体的场景，并自动生成多层深度标注。然后，使用合成数据训练深度估计模型，并在真实世界数据集上进行评估。
关键创新：论文的关键创新在于提出了首个包含多层深度标注的数据集LayeredDepth，为多层深度估计任务提供了新的研究资源。此外，合成数据生成器的设计能够生成大量多样化的训练数据，有效解决了真实数据标注成本高昂的问题。
关键设计：合成数据生成器采用程序化方法，可以控制场景中物体的形状、材质、位置和光照等参数，从而生成具有不同特征的透明物体。在训练过程中，可以使用不同的损失函数来优化模型的性能，例如深度回归损失和表面法线损失。具体的网络结构选择取决于所使用的深度估计模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在LayeredDepth数据集上训练的深度估计模型在透明物体深度估计方面取得了显著的性能提升。具体来说，通过在合成数据集上微调现有的单层深度模型，四元组精度在真实世界基准测试中从55.14%提高到75.20%，证明了该数据集的有效性和价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人技术、增强现实、自动驾驶等领域。例如，机器人可以利用多层深度信息更好地理解和操作包含透明物体的场景，增强现实应用可以更真实地渲染透明物体，自动驾驶系统可以更准确地感知周围环境，提高安全性。
📄 摘要（原文）
Transparent objects are common in daily life, and understanding their multi-layer depth information -- perceiving both the transparent surface and the objects behind it -- is crucial for real-world applications that interact with transparent materials. In this paper, we introduce LayeredDepth, the first dataset with multi-layer depth annotations, including a real-world benchmark and a synthetic data generator, to support the task of multi-layer depth estimation. Our real-world benchmark consists of 1,500 images from diverse scenes, and evaluating state-of-the-art depth estimation methods on it reveals that they struggle with transparent objects. The synthetic data generator is fully procedural and capable of providing training data for this task with an unlimited variety of objects and scene compositions. Using this generator, we create a synthetic dataset with 15,300 images. Baseline models training solely on this synthetic dataset produce good cross-domain multi-layer depth estimation. Fine-tuning state-of-the-art single-layer depth models on it substantially improves their performance on transparent objects, with quadruplet accuracy on our benchmark increased from 55.14% to 75.20%. All images and validation annotations are available under CC0 at https://layereddepth.cs.princeton.edu.