VistaDepth: Improving far-range Depth Estimation with Spectral Modulation and Adaptive Reweighting

📄 arXiv: 2504.15095v5 📥 PDF

作者: Mingxia Zhan, Li Zhang, Yingjie Wang, Xiaomeng Chu, Beibei Wang, Yanyong Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-21 (更新: 2025-11-15)

💡 一句话要点

VistaDepth：通过频谱调制和自适应重加权提升远距离单目深度估计

🎯 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 扩散模型 频率调制 远距离深度估计 数据偏差 自适应重加权

📋 核心要点

  1. 现有单目深度估计方法在远距离区域重建精度不足，难以捕捉高频细节，且受限于深度数据长尾分布带来的训练偏差。
  2. VistaDepth通过潜在频率调制(LFM)模块增强模型对高频细节的表达能力，并利用BiasMap机制自适应调整扩散损失权重，缓解数据偏差。
  3. 实验结果表明，VistaDepth在基于扩散的单目深度估计任务上取得了SOTA性能，尤其在远距离区域的深度重建方面有显著提升。

📝 摘要（中文）

单目深度估计(MDE)旨在从单个RGB图像推断每个像素的深度。虽然扩散模型在MDE方面取得了显著进展，并具有令人印象深刻的泛化能力，但它们在准确重建远距离区域方面通常表现出局限性。这种困难源于两个关键挑战。首先，标准空间域模型中隐式的多尺度处理可能不足以保留对远距离结构至关重要的精细、高频细节。其次，深度数据的固有长尾分布对更普遍的近距离区域施加了很强的训练偏差。为了解决这些问题，我们提出了VistaDepth，一种新颖的扩散框架，旨在实现平衡和准确的深度感知。我们引入了两项关键创新。首先，潜在频率调制(LFM)模块增强了模型表示高频细节的能力。它通过让一个轻量级网络预测一个动态的、内容感知的频谱滤波器来细化潜在特征，从而改进了远距离结构的重建。其次，我们的BiasMap机制引入了扩散损失的自适应重加权，该重加权在扩散时间步长上进行策略性缩放。它进一步将监督与渐进式去噪过程对齐，从而建立更一致的学习信号。因此，它减轻了数据偏差，而不会牺牲训练稳定性。实验表明，VistaDepth实现了基于扩散的MDE的最先进性能，尤其是在重建远距离区域的详细和准确的深度方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：单目深度估计旨在从单张RGB图像预测场景中每个像素的深度值。现有基于扩散模型的单目深度估计方法在远距离区域的深度估计精度较低，难以捕捉远距离物体的高频细节信息。此外，深度数据的长尾分布导致模型训练偏向于近距离区域，影响了整体的深度估计性能。

核心思路：VistaDepth的核心思路是通过增强模型对高频细节的表达能力和缓解数据偏差来提升远距离深度估计的精度。具体来说，引入潜在频率调制(LFM)模块来增强模型对高频信息的建模能力，并设计BiasMap机制来动态调整损失权重，从而平衡不同距离范围的训练样本。

技术框架：VistaDepth是一个基于扩散模型的单目深度估计框架，主要包含以下模块：1) 扩散模型主干网络：负责从噪声图像逐步去噪，生成深度图；2) 潜在频率调制(LFM)模块：位于扩散模型的latent space，通过动态频谱滤波增强高频细节；3) BiasMap机制：根据深度值的分布动态调整扩散模型的损失权重。整体流程为：输入RGB图像，通过扩散模型生成初始深度图，LFM模块对latent feature进行高频增强，BiasMap机制对损失进行自适应重加权，最终得到高精度的深度图。

关键创新：VistaDepth的关键创新在于：1) 潜在频率调制(LFM)模块：通过学习内容感知的频谱滤波器，动态增强latent feature中的高频信息，从而提升远距离深度估计的精度。2) BiasMap机制：通过自适应调整扩散模型的损失权重，缓解深度数据长尾分布带来的训练偏差，平衡不同距离范围的深度估计性能。

关键设计：LFM模块使用一个轻量级网络预测频谱滤波器，该滤波器根据输入特征动态调整。BiasMap机制根据深度值的分布计算权重，并将其应用于扩散模型的损失函数中。损失函数采用L1 loss和结构相似性(SSIM) loss的组合，以平衡深度值的准确性和结构信息的完整性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VistaDepth在多个数据集上取得了SOTA性能。在远距离深度估计方面，VistaDepth相比于现有基于扩散模型的方法，精度提升显著。实验结果表明，VistaDepth能够更准确地重建远距离物体的深度信息，并有效缓解深度数据长尾分布带来的训练偏差。

🎯 应用场景

VistaDepth在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。精确的远距离深度估计对于自动驾驶车辆感知周围环境、规划行驶路径至关重要。在机器人导航中，VistaDepth可以帮助机器人更好地理解场景，实现自主导航。在虚拟现实中，VistaDepth可以生成更逼真的深度信息，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Monocular depth estimation (MDE) aims to infer per-pixel depth from a single RGB image. While diffusion models have advanced MDE with impressive generalization, they often exhibit limitations in accurately reconstructing far-range regions. This difficulty arises from two key challenges. First, the implicit multi-scale processing in standard spatial-domain models can be insufficient for preserving the fine-grained, high-frequency details crucial for distant structures. Second, the intrinsic long-tail distribution of depth data imposes a strong training bias towards more prevalent near-range regions. To address these, we propose VistaDepth, a novel diffusion framework designed for balanced and accurate depth perception. We introduce two key innovations. First, the Latent Frequency Modulation (LFM) module enhances the model's ability to represent high-frequency details. It operates by having a lightweight network predict a dynamic, content-aware spectral filter to refine latent features, thereby improving the reconstruction of distant structures. Second, our BiasMap mechanism introduces an adaptive reweighting of the diffusion loss strategically scaled across diffusion timesteps. It further aligns the supervision with the progressive denoising process, establishing a more consistent learning signal. As a result, it mitigates data bias without sacrificing training stability. Experiments show that VistaDepth achieves state-of-the-art performance for diffusion-based MDE, particularly excelling in reconstructing detailed and accurate depth in far-range regions.