Bridging Geometric and Semantic Foundation Models for Generalized Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2505.23400v1 📥 PDF

作者: Sanggyun Ma, Wonjoon Choi, Jihun Park, Jaeyeul Kim, Seunghun Lee, Jiwan Seo, Sunghoon Im

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-29

💡 一句话要点

提出BriGeS以解决单目深度估计中的几何与语义融合问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 单目深度估计 几何与语义融合 基础模型 注意力机制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的单目深度估计方法在处理复杂场景时，往往无法有效融合几何和语义信息，导致性能不足。
  2. BriGeS通过桥接门将深度和分割模型的优势结合，并引入注意力温度缩放技术，优化注意力机制的聚焦能力。
  3. 在多个具有挑战性的数据集上，BriGeS的表现超越了当前最先进的方法，尤其在处理复杂结构和重叠物体时效果显著。

📝 摘要（中文）

我们提出了BriGeS，一种有效的方法，通过在基础模型中融合几何和语义信息来增强单目深度估计（MDE）。BriGeS的核心是桥接门，它整合了深度和分割基础模型的互补优势。通过我们的注意力温度缩放技术，进一步细化了注意力机制的焦点，防止对特定特征的过度集中，从而确保在多样化输入上的平衡性能。BriGeS利用预训练的基础模型，并采用仅训练桥接门的策略，显著降低了资源需求和训练时间，同时保持了模型的有效泛化能力。大量实验表明，BriGeS在复杂场景的MDE中优于现有最先进的方法，有效处理复杂结构和重叠物体。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决单目深度估计中几何信息与语义信息融合不足的问题。现有方法在复杂场景下的表现往往不尽如人意，难以有效处理重叠物体和复杂结构。

核心思路：BriGeS的核心思路是通过桥接门将深度和分割模型的互补优势进行融合，同时引入注意力温度缩放技术，以优化注意力机制，避免对特定特征的过度集中。

技术框架：BriGeS整体架构包括预训练的基础模型和桥接门。模型首先提取输入图像的几何和语义特征，然后通过桥接门进行融合，最后通过注意力温度缩放调整注意力机制，确保对不同特征的平衡关注。

关键创新：BriGeS的主要创新在于桥接门的设计，它有效整合了深度和分割模型的优势，并通过注意力温度缩放技术提升了模型的泛化能力。这一设计与现有方法的本质区别在于其对特征融合的精细控制。

关键设计：在关键设计方面，BriGeS采用了特定的损失函数来平衡几何和语义信息的贡献，同时在网络结构中引入了可调节的注意力机制，以适应不同输入的特征需求。

📊 实验亮点

在多个挑战性数据集上的实验结果表明，BriGeS在单目深度估计任务中显著优于现有最先进的方法，尤其在处理复杂场景时，性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），有效应对了复杂结构和重叠物体的挑战。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等场景，能够为这些领域提供更为准确的深度信息，提升系统的环境感知能力。未来，BriGeS有望在复杂环境下的实时深度估计中发挥重要作用，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

We present Bridging Geometric and Semantic (BriGeS), an effective method that fuses geometric and semantic information within foundation models to enhance Monocular Depth Estimation (MDE). Central to BriGeS is the Bridging Gate, which integrates the complementary strengths of depth and segmentation foundation models. This integration is further refined by our Attention Temperature Scaling technique. It finely adjusts the focus of the attention mechanisms to prevent over-concentration on specific features, thus ensuring balanced performance across diverse inputs. BriGeS capitalizes on pre-trained foundation models and adopts a strategy that focuses on training only the Bridging Gate. This method significantly reduces resource demands and training time while maintaining the model's ability to generalize effectively. Extensive experiments across multiple challenging datasets demonstrate that BriGeS outperforms state-of-the-art methods in MDE for complex scenes, effectively handling intricate structures and overlapping objects.