Region-aware Depth Scale Adaptation with Sparse Measurements

📄 arXiv: 2507.14879v1 📥 PDF

作者: Rizhao Fan, Tianfang Ma, Zhigen Li, Ning An, Jian Cheng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-20

💡 一句话要点

提出区域感知深度尺度自适应方法，利用稀疏测量提升单目深度估计精度。

🎯 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 尺度自适应 稀疏测量 非学习方法 深度预测 区域感知 绝对深度

📋 核心要点

  1. 现有单目深度估计模型输出为相对尺度，缺乏绝对尺度信息，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 提出一种非学习的区域感知深度尺度自适应方法，利用稀疏深度测量将相对尺度转换为绝对尺度。
  3. 实验表明，该方法在保持模型泛化能力的同时，有效提升了深度估计的绝对精度，无需额外训练。

📝 摘要（中文）

近年来，深度预测的基础模型取得了显著进展，尤其是在零样本单目深度估计方面。这些模型能够生成令人印象深刻的深度预测结果，但其输出通常是相对尺度而非绝对尺度。这一局限性给直接应用于实际场景带来了挑战。为了解决这个问题，一些尺度自适应方法被提出，以使基础模型能够生成绝对尺度的深度。然而，这些方法通常代价高昂，因为它们需要在新的领域和数据集上进行额外的训练。此外，微调这些模型通常会损害其原有的泛化能力，限制其在不同场景中的适应性。本文提出了一种非学习的方法，该方法利用稀疏深度测量将基础模型的相对尺度预测转换为绝对尺度深度。我们的方法不需要重新训练或微调，从而保留了原始基础模型的强大泛化能力，同时使其能够生成绝对深度。实验结果表明了我们方法的有效性，突出了其在不产生额外计算成本或牺牲泛化能力的情况下，弥合相对深度和绝对深度之间差距的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目深度估计中，预训练的深度预测模型（如foundation models）输出的深度图是相对尺度而非绝对尺度的问题。现有方法通常需要额外的训练或微调，这不仅计算成本高昂，还会损害模型的泛化能力。因此，如何在不进行额外训练的情况下，将相对尺度的深度图转换为绝对尺度，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用少量的稀疏深度测量信息，通过区域感知的方式，对相对尺度的深度图进行尺度自适应。其基本假设是，即使深度图的整体尺度不准确，但局部区域内的深度关系仍然是可靠的。因此，可以通过稀疏测量来校正局部区域的尺度，并将这种校正推广到整个图像。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 利用预训练的深度预测模型生成相对尺度的深度图；2) 获取场景的稀疏深度测量信息（例如，通过激光雷达或结构光）；3) 将图像划分为多个区域；4) 在每个区域内，利用稀疏深度测量信息计算尺度因子；5) 将计算得到的尺度因子应用于相应的区域，从而得到绝对尺度的深度图。

关键创新：该方法的关键创新在于提出了一种非学习的尺度自适应方法，无需对预训练模型进行任何修改或训练。这种方法能够充分利用预训练模型的泛化能力，同时通过稀疏深度测量信息来校正尺度，从而实现高精度的绝对深度估计。与需要大量训练数据和计算资源的微调方法相比，该方法更加高效和灵活。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 区域划分策略：如何将图像划分为合适的区域，以保证每个区域内的深度关系相对一致；2) 尺度因子计算方法：如何利用稀疏深度测量信息，准确地计算每个区域的尺度因子；3) 尺度因子应用策略：如何将计算得到的尺度因子平滑地应用于相应的区域，以避免出现明显的深度跳变。具体的参数设置和损失函数（因为是非学习方法，所以没有损失函数）在论文中应该有详细描述，但摘要中没有提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在不进行任何训练或微调的情况下，成功地将预训练深度模型的相对尺度输出转换为绝对尺度。实验结果表明，该方法能够显著提高深度估计的精度，并且保持了预训练模型的泛化能力。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、三维重建、增强现实等领域。通过利用稀疏深度信息校正预训练深度模型的输出，可以提高这些应用在真实场景中的性能和鲁棒性。该方法无需额外训练的特性，使其易于部署和应用，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

In recent years, the emergence of foundation models for depth prediction has led to remarkable progress, particularly in zero-shot monocular depth estimation. These models generate impressive depth predictions; however, their outputs are often in relative scale rather than metric scale. This limitation poses challenges for direct deployment in real-world applications. To address this, several scale adaptation methods have been proposed to enable foundation models to produce metric depth. However, these methods are typically costly, as they require additional training on new domains and datasets. Moreover, fine-tuning these models often compromises their original generalization capabilities, limiting their adaptability across diverse scenes. In this paper, we introduce a non-learning-based approach that leverages sparse depth measurements to adapt the relative-scale predictions of foundation models into metric-scale depth. Our method requires neither retraining nor fine-tuning, thereby preserving the strong generalization ability of the original foundation models while enabling them to produce metric depth. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach, high-lighting its potential to bridge the gap between relative and metric depth without incurring additional computational costs or sacrificing generalization ability.