Depth as Points: Center Point-based Depth Estimation

📄 arXiv: 2504.18773v1 📥 PDF

作者: Zhiheng Tu, Xinjian Huang, Yong He, Ruiyang Zhou, Bo Du, Weitao Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-26

备注: Depth Esitimation, Key-points, Virtual Datasets, Autonomous Driving

💡 一句话要点

提出CenterDepth：一种基于中心点的单目深度估计轻量级架构，提升自动驾驶场景下的效率和精度。

🎯 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 自动驾驶 虚拟数据集 中心点检测 轻量级网络

📋 核心要点

  1. 自动驾驶场景下的深度估计面临数据收集复杂、计算资源需求高的挑战。
  2. CenterDepth通过虚拟数据生成和轻量级网络设计，实现高效且精确的单目深度估计。
  3. 实验表明，CenterDepth在计算速度和预测精度上均优于现有方法，尤其是在不平衡数据上。

📝 摘要（中文）

城市环境中车辆和行人的感知对于自动驾驶至关重要。这一过程通常涉及复杂的数据收集，并对计算和硬件提出很高的要求。为了解决这些限制，我们首先开发了一种高效的虚拟数据集生成方法，可以在短时间内创建特定于任务和场景的数据集。利用这种方法，我们构建了虚拟深度估计数据集VirDepth，这是一个大规模、多任务的自动驾驶数据集。随后，我们提出了一种用于单目深度估计的轻量级架构CenterDepth，该架构确保了高运行效率，并在高度不平衡的高度尺度分布的深度估计任务中表现出卓越的性能。CenterDepth通过创新的Center FC-CRFs算法整合全局语义信息，基于对象关键点聚合多尺度特征，并实现基于检测的目标深度估计。实验表明，我们提出的方法在计算速度和预测精度方面都取得了优异的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目深度估计在自动驾驶场景中计算效率和精度之间的平衡问题。现有方法通常需要大量的计算资源和复杂的网络结构，难以满足实时性要求，并且在处理高度不平衡的高度尺度分布时性能下降。

核心思路：论文的核心思路是利用轻量级的网络结构和基于中心点的特征聚合方法，在保证计算效率的同时，提高深度估计的精度。通过虚拟数据生成，可以快速构建大规模、特定场景的数据集，从而更好地训练模型。

技术框架：CenterDepth的整体架构包含以下几个主要模块：1) 虚拟数据集生成模块，用于生成大规模的VirDepth数据集；2) 基于中心点的特征提取模块，用于提取图像中对象的关键点特征；3) Center FC-CRFs模块，用于整合全局语义信息；4) 多尺度特征聚合模块，用于融合不同尺度的特征信息；5) 深度估计模块，用于预测图像中每个像素的深度值。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了一种高效的虚拟数据集生成方法，可以快速构建特定任务和场景的数据集；2) 提出了Center FC-CRFs算法，用于整合全局语义信息，提高深度估计的精度；3) 设计了一种基于中心点的特征聚合方法，可以有效地提取图像中对象的关键点特征。

关键设计：Center FC-CRFs算法的具体实现细节未知。网络结构采用轻量级设计，以保证计算效率。损失函数的设计可能考虑了深度值的尺度不变性，以提高模型在不同尺度下的泛化能力。虚拟数据集的生成过程可能涉及到大量的参数设置，例如场景的复杂度、对象的数量和分布等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的CenterDepth方法在VirDepth数据集上取得了优异的性能，在计算速度和预测精度方面均优于现有方法。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了该方法在处理高度不平衡的高度尺度分布时的优势，表明其具有较强的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。通过高效且精确的深度估计，可以提升自动驾驶系统的环境感知能力，提高行驶安全性。在机器人导航领域，可以帮助机器人更好地理解周围环境，实现自主导航。在增强现实领域，可以提供更真实的场景渲染效果。

📄 摘要（原文）

The perception of vehicles and pedestrians in urban scenarios is crucial for autonomous driving. This process typically involves complicated data collection, imposes high computational and hardware demands. To address these limitations, we first develop a highly efficient method for generating virtual datasets, which enables the creation of task- and scenario-specific datasets in a short time. Leveraging this method, we construct the virtual depth estimation dataset VirDepth, a large-scale, multi-task autonomous driving dataset. Subsequently, we propose CenterDepth, a lightweight architecture for monocular depth estimation that ensures high operational efficiency and exhibits superior performance in depth estimation tasks with highly imbalanced height-scale distributions. CenterDepth integrates global semantic information through the innovative Center FC-CRFs algorithm, aggregates multi-scale features based on object key points, and enables detection-based depth estimation of targets. Experiments demonstrate that our proposed method achieves superior performance in terms of both computational speed and prediction accuracy.