BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment
作者: Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-08-06 (更新: 2025-08-13)
备注: ICCV 2025 Highlight
期刊: IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出BridgeDepth以解决单目与立体深度估计的融合问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 深度估计 单目视觉 立体视觉 多模态融合 3D感知 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有单目和立体深度估计方法在几何精度和上下文信息捕捉上各有不足，难以有效结合。
- 提出了一种通过潜在表示的双向对齐机制，动态同步单目和立体信息的统一框架。
- 实验结果显示，该方法在多个基准数据集上实现了最先进的性能，显著降低了泛化误差。
📝 摘要（中文）
单目和立体深度估计各有优缺点：单目方法捕捉丰富的上下文先验，但缺乏几何精度；立体方法利用极几何，但在反射或无纹理表面等模糊情况下表现不佳。本文提出了一种统一框架，通过对其潜在表示的双向对齐，连接这两种方法。核心是一个新颖的交叉注意力对齐机制，在立体推理过程中动态同步单目上下文线索与立体假设表示。这种相互对齐通过注入单目结构先验来解决立体模糊，同时在单一网络中利用立体几何来优化单目深度。大量实验表明，该方法在Middlebury和ETH3D上将零-shot泛化误差降低了超过40%，并解决了透明和反射表面上的长期失败问题。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决单目和立体深度估计方法之间的融合问题，现有方法在处理反射和无纹理表面时存在显著的局限性。
核心思路：通过引入交叉注意力对齐机制，动态同步单目上下文信息与立体假设，从而实现两者的互补，增强深度估计的准确性。
技术框架：整体架构包括潜在表示的双向对齐模块，单目上下文提取模块和立体几何优化模块，形成一个端到端的深度估计网络。
关键创新：最重要的创新在于交叉注意力对齐机制，它有效解决了立体深度估计中的模糊性问题，并通过单目先验增强了深度估计的精度。
关键设计：在网络设计中，采用了特定的损失函数来平衡单目和立体信息的贡献，并通过多层次的特征提取来增强模型的表达能力。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
📊 实验亮点
实验结果表明，BridgeDepth在Middlebury和ETH3D数据集上将零-shot泛化误差降低了超过40%，并有效解决了透明和反射表面上的长期问题，展现出优越的性能。
🎯 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，能够显著提升3D感知的鲁棒性和准确性。未来，该方法有望在复杂环境下的深度估计任务中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Monocular and stereo depth estimation offer complementary strengths: monocular methods capture rich contextual priors but lack geometric precision, while stereo approaches leverage epipolar geometry yet struggle with ambiguities such as reflective or textureless surfaces. Despite post-hoc synergies, these paradigms remain largely disjoint in practice. We introduce a unified framework that bridges both through iterative bidirectional alignment of their latent representations. At its core, a novel cross-attentive alignment mechanism dynamically synchronizes monocular contextual cues with stereo hypothesis representations during stereo reasoning. This mutual alignment resolves stereo ambiguities (e.g., specular surfaces) by injecting monocular structure priors while refining monocular depth with stereo geometry within a single network. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art results: \textbf{it reduces zero-shot generalization error by $!>!40\%$ on Middlebury and ETH3D}, while addressing longstanding failures on transparent and reflective surfaces. By harmonizing multi-view geometry with monocular context, our approach enables robust 3D perception that transcends modality-specific limitations. Codes available at https://github.com/aeolusguan/BridgeDepth.