An End-to-End Room Geometry Constrained Depth Estimation Framework for Indoor Panorama Images
作者: Kanglin Ning, Ruzhao Chen, Penghong Wang, Xingtao Wang, Ruiqin Xiong, Xiaopeng Fan
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-09
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出一种室内全景图像的端到端、基于房间几何约束的深度估计框架
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 深度估计 室内全景图像 房间几何约束 布局预测 背景分割 端到端学习 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有深度估计方法在处理室内全景图像时，存在房间角落过度平滑和对噪声敏感的问题。
- 该论文提出了一种基于房间几何约束的深度估计框架，利用布局预测和背景分割来提升深度估计的准确性。
- 在多个数据集上的实验表明，该方法显著优于现有方法，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于房间几何约束的深度估计框架，用于从单目360°室内全景图像中预测球面像素深度。现有方法侧重于像素级精度，导致房间角落过度平滑和对噪声敏感。该框架通过布局预测提取房间几何信息，并通过背景分割机制将这些信息集成到深度估计过程中。模型层面，该框架包含一个共享特征编码器，后接用于布局估计、深度估计和背景分割的特定任务解码器。此外，该框架还包含两种策略：基于房间几何的背景深度解析策略和背景分割引导的融合机制。在Stanford2D3D、Matterport3D和Structured3D数据集上的大量实验结果表明，该方法优于现有开源方法。代码已开源。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从单目360°室内全景图像中进行精确深度估计的问题。现有方法主要关注像素级别的精度，忽略了室内场景的结构化信息，导致估计的深度图在房间角落等区域出现过度平滑，并且容易受到噪声的影响。这些问题限制了深度估计在后续三维重建、导航等任务中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用房间的几何结构信息来约束深度估计过程。通过预测房间的布局，可以获得房间的墙壁、天花板和地板等结构信息，这些信息可以作为先验知识来指导深度估计，从而提高深度估计的准确性和鲁棒性。同时，通过背景分割，可以将场景中的物体与背景区分开，从而更好地处理遮挡和噪声。
技术框架：该框架包含一个共享特征编码器和三个特定任务的解码器，分别用于布局估计、深度估计和背景分割。首先，共享编码器提取多尺度特征。然后，三个解码器分别生成初始的深度图、房间布局图和背景分割图。接下来，利用基于房间几何的背景深度解析策略，根据房间布局和深度解码器的输出生成背景深度图。最后，利用背景分割引导的融合策略，根据分割解码器的预测结果，为背景深度图和初始深度图生成融合权重，得到最终的深度图。
关键创新：该论文的关键创新在于将房间几何约束显式地引入到深度估计过程中。具体来说，通过布局预测来获取房间的结构信息，并利用这些信息来指导深度估计。此外，论文还提出了基于房间几何的背景深度解析策略和背景分割引导的融合机制，进一步提高了深度估计的准确性。
关键设计：论文中，共享编码器采用卷积神经网络提取多尺度特征。布局估计解码器预测房间的布局图，深度估计解码器预测初始深度图，背景分割解码器预测背景分割图。基于房间几何的背景深度解析策略利用房间布局信息，将背景区域的深度值设置为与墙壁、天花板或地板的距离。背景分割引导的融合策略使用分割解码器的输出作为权重，将初始深度图和背景深度图进行融合。损失函数包括深度损失、布局损失和分割损失，用于训练整个网络。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在Stanford2D3D、Matterport3D和Structured3D数据集上均取得了显著的性能提升。与现有开源方法相比，该方法能够更准确地估计房间角落的深度，并且对噪声具有更强的鲁棒性。具体性能数据需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于室内三维重建、机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域。精确的室内深度估计能够帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现自主导航和物体识别。在虚拟现实和增强现实应用中，可以提供更逼真的场景渲染和交互体验。此外，该技术还可用于室内场景的自动建模和可视化。
📄 摘要（原文）
Predicting spherical pixel depth from monocular $360^{\circ}$ indoor panoramas is critical for many vision applications. However, existing methods focus on pixel-level accuracy, causing oversmoothed room corners and noise sensitivity. In this paper, we propose a depth estimation framework based on room geometry constraints, which extracts room geometry information through layout prediction and integrates those information into the depth estimation process through background segmentation mechanism. At the model level, our framework comprises a shared feature encoder followed by task-specific decoders for layout estimation, depth estimation, and background segmentation. The shared encoder extracts multi-scale features, which are subsequently processed by individual decoders to generate initial predictions: a depth map, a room layout map, and a background segmentation map. Furthermore, our framework incorporates two strategies: a room geometry-based background depth resolving strategy and a background-segmentation-guided fusion mechanism. The proposed room-geometry-based background depth resolving strategy leverages the room layout and the depth decoder's output to generate the corresponding background depth map. Then, a background-segmentation-guided fusion strategy derives fusion weights for the background and coarse depth maps from the segmentation decoder's predictions. Extensive experimental results on the Stanford2D3D, Matterport3D and Structured3D datasets show that our proposed methods can achieve significantly superior performance than current open-source methods. Our code is available at https://github.com/emiyaning/RGCNet.