EfficientDepth: A Fast and Detail-Preserving Monocular Depth Estimation Model

📄 arXiv: 2509.22527v1 📥 PDF

作者: Andrii Litvynchuk, Ivan Livinsky, Anand Ravi, Nima Kalantari, Andrii Tsarov

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-26

备注: 12 pages, 7 figures, 5 tables

💡 一句话要点

EfficientDepth：一种快速且保留细节的单目深度估计模型

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 单目深度估计 深度学习 Transformer 卷积神经网络 边缘计算

📋 核心要点

  1. 现有单目深度估计方法在几何一致性、细节保留、真实场景鲁棒性和边缘设备效率方面存在不足。
  2. EfficientDepth结合Transformer架构和轻量级卷积解码器，并引入双峰密度头以提升深度图的细节。
  3. 该模型在合成和真实数据上训练，采用多阶段优化策略和基于LPIPS的损失函数，提升性能并减少计算资源。

📝 摘要（中文）

单目深度估计（MDE）在机器人、增强现实和自动驾驶等多种计算机视觉应用中起着关键作用。尽管最近取得了进展，但现有方法通常无法满足3D重建和视图合成的关键要求，包括几何一致性、精细细节、对反射表面等现实世界挑战的鲁棒性以及边缘设备的效率。为了解决这些挑战，我们引入了一种名为EfficientDepth的新型MDE系统，该系统结合了Transformer架构与轻量级卷积解码器，以及允许网络估计详细深度图的双峰密度头。我们使用标记的合成和真实图像以及使用高性能MDE方法生成的伪标记真实图像来训练我们的模型。此外，我们采用多阶段优化策略来提高训练效率，并生成强调几何一致性和精细细节的模型。最后，除了常用的目标之外，我们还引入了基于LPIPS的损失函数，以鼓励网络生成详细的深度图。实验结果表明，EfficientDepth实现了与现有最先进模型相当或更好的性能，同时显著减少了计算资源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目深度估计（MDE）中现有方法在几何一致性、精细细节保留、对真实世界挑战（如反射表面）的鲁棒性以及在边缘设备上的效率等方面的不足。现有方法难以同时满足这些关键需求，限制了其在3D重建、视图合成等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是结合Transformer架构的全局建模能力和轻量级卷积解码器的局部细节捕捉能力，并引入双峰密度头来更准确地估计深度分布。通过这种方式，模型能够在保持计算效率的同时，生成更精确、更具细节的深度图。

技术框架：EfficientDepth系统主要包含三个部分：Transformer编码器、轻量级卷积解码器和双峰密度头。Transformer编码器负责提取图像的全局特征，卷积解码器负责从全局特征中恢复深度图的局部细节，双峰密度头则用于预测每个像素的深度分布，从而更准确地估计深度值。训练过程采用多阶段优化策略，并结合合成数据、真实数据和伪标签数据。

关键创新：该论文的关键创新在于以下几点：1) 结合Transformer和卷积解码器的混合架构，兼顾全局建模和局部细节；2) 引入双峰密度头，更准确地估计深度分布；3) 采用多阶段优化策略，提高训练效率和模型性能；4) 使用基于LPIPS的损失函数，鼓励网络生成更具细节的深度图。与现有方法相比，EfficientDepth在计算效率和深度图质量之间取得了更好的平衡。

关键设计：在网络结构方面，Transformer编码器和卷积解码器的具体层数和参数设置未知，但强调了轻量级设计以保证效率。双峰密度头的具体实现方式未知，但其作用是预测每个像素的深度分布，可能涉及到概率分布建模。损失函数方面，除了常用的深度损失和梯度损失外，还引入了基于LPIPS的损失函数，以鼓励网络生成更具感知细节的深度图。多阶段优化策略的具体细节未知，但其目的是提高训练效率和模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EfficientDepth在深度估计任务上取得了与现有最先进模型相当甚至更好的性能，同时显著降低了计算资源需求。具体的性能数据和对比基线在摘要中未明确给出，但强调了在效率方面的优势。该模型通过结合Transformer和卷积网络，并引入双峰密度头，实现了在精度和效率之间的良好平衡。

🎯 应用场景

EfficientDepth在机器人、增强现实、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。高质量的单目深度估计可以提升机器人对环境的感知能力，改善AR/VR的沉浸式体验，并为自动驾驶系统提供更准确的环境信息。该研究的实际价值在于提供了一种高效且精确的深度估计方案，有助于推动这些技术在资源受限的边缘设备上的应用。

📄 摘要（原文）

Monocular depth estimation (MDE) plays a pivotal role in various computer vision applications, such as robotics, augmented reality, and autonomous driving. Despite recent advancements, existing methods often fail to meet key requirements for 3D reconstruction and view synthesis, including geometric consistency, fine details, robustness to real-world challenges like reflective surfaces, and efficiency for edge devices. To address these challenges, we introduce a novel MDE system, called EfficientDepth, which combines a transformer architecture with a lightweight convolutional decoder, as well as a bimodal density head that allows the network to estimate detailed depth maps. We train our model on a combination of labeled synthetic and real images, as well as pseudo-labeled real images, generated using a high-performing MDE method. Furthermore, we employ a multi-stage optimization strategy to improve training efficiency and produce models that emphasize geometric consistency and fine detail. Finally, in addition to commonly used objectives, we introduce a loss function based on LPIPS to encourage the network to produce detailed depth maps. Experimental results demonstrate that EfficientDepth achieves performance comparable to or better than existing state-of-the-art models, with significantly reduced computational resources.