Bridging Geometric and Semantic Foundation Models for Generalized Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2505.23400 📥 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: 2026-02-28

💡 一句话要点

BriGeS：融合几何与语义基础模型，提升单目深度估计性能

🎯 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 深度学习 基础模型 几何信息 语义信息 注意力机制 模型融合

📋 核心要点

  1. 单目深度估计在复杂场景中面临挑战，现有方法难以有效处理复杂结构和遮挡。
  2. BriGeS通过Bridging Gate融合深度和分割基础模型的几何与语义信息，提升深度估计精度。
  3. 实验表明，BriGeS在多个数据集上超越了现有技术，同时降低了资源需求和训练时间。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Bridging Geometric and Semantic (BriGeS) 的有效方法，该方法融合了几何和语义信息在基础模型中，以增强单目深度估计 (MDE) 的性能。BriGeS 的核心是 Bridging Gate，它集成了深度和分割基础模型的互补优势。Attention Temperature Scaling 技术进一步优化了这种集成，它精细地调整注意力机制的焦点，以防止过度集中于特定特征，从而确保在各种输入上的平衡性能。BriGeS 利用预训练的基础模型，并采用一种仅训练 Bridging Gate 的策略。这种方法显著降低了资源需求和训练时间，同时保持了模型有效泛化的能力。在多个具有挑战性的数据集上进行的大量实验表明，BriGeS 在复杂场景的 MDE 中优于最先进的方法，有效地处理了复杂的结构和重叠的对象。

🔬 方法详解

问题定义：单目深度估计(MDE)旨在从单个图像预测场景的深度图。现有的方法在处理复杂场景，特别是具有复杂结构和对象遮挡的场景时，往往表现不佳。这些方法通常难以有效地整合几何信息和语义信息，导致深度估计的精度和鲁棒性受到限制。

核心思路：BriGeS的核心思路是利用预训练的深度和分割基础模型，通过一个专门设计的Bridging Gate来融合它们的几何和语义信息。这种融合能够互补深度和分割模型的优势，从而更准确地估计场景的深度。此外，Attention Temperature Scaling技术用于防止注意力机制过度集中于特定特征，确保模型在各种输入上具有平衡的性能。

技术框架：BriGeS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 深度基础模型：用于提取图像的深度特征。2) 分割基础模型：用于提取图像的语义分割信息。3) Bridging Gate：用于融合深度特征和分割信息。4) Attention Temperature Scaling：用于调整注意力机制的焦点。整个流程是，首先将输入图像分别输入到深度和分割基础模型中，得到深度特征和分割信息。然后，Bridging Gate将这些信息融合，生成融合后的特征。最后，Attention Temperature Scaling技术对融合后的特征进行优化，得到最终的深度估计结果。

关键创新：BriGeS的关键创新在于Bridging Gate的设计和Attention Temperature Scaling技术的应用。Bridging Gate能够有效地融合深度和分割基础模型的互补信息，而Attention Temperature Scaling技术能够防止注意力机制过度集中于特定特征，从而提高模型的泛化能力。与现有方法相比，BriGeS能够更有效地利用预训练的基础模型，并且只需要训练Bridging Gate，从而显著降低了资源需求和训练时间。

关键设计：Bridging Gate的具体实现细节未知，但可以推测其可能包含卷积层、注意力机制或其他融合操作。Attention Temperature Scaling技术可能涉及调整注意力权重的温度参数，以控制注意力分布的平滑程度。论文强调了只训练Bridging Gate的策略，这意味着深度和分割基础模型的参数在训练过程中是固定的。损失函数可能包括深度估计的均方误差或其他相关指标。

📊 实验亮点

BriGeS在多个具有挑战性的数据集上进行了评估，实验结果表明，BriGeS在单目深度估计任务中优于现有最先进的方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，但强调了其在处理复杂结构和重叠对象方面的有效性。此外，BriGeS通过只训练Bridging Gate，显著降低了资源需求和训练时间。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。更精确的单目深度估计能够帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境，提高导航的准确性和安全性。在机器人领域，可以提升机器人对环境的感知能力，使其能够更好地完成各种任务。在VR/AR领域，可以提供更逼真的深度信息，增强用户体验。

📄 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.