PureCLIP-Depth: Prompt-Free and Decoder-Free Monocular Depth Estimation within CLIP Embedding Space

📄 arXiv: 2603.16238v1 📥 PDF

作者: Ryutaro Miya, Kazuyoshi Fushinobu, Tatsuya Kawaguchi

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-17

备注: 12 pages, 4 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

PureCLIP-Depth：提出一种完全无提示、无解码器的CLIP嵌入空间单目深度估计模型

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 单目深度估计 CLIP 对比学习 深度学习 无提示学习

📋 核心要点

  1. 现有单目深度估计模型依赖几何特征，忽略了图像的语义信息，限制了其泛化能力。
  2. PureCLIP-Depth直接在CLIP嵌入空间中学习RGB到深度的映射，利用CLIP强大的语义理解能力。
  3. 该模型在室内外数据集上取得了SOTA性能，验证了基于CLIP嵌入进行深度估计的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出PureCLIP-Depth，一种完全无提示、无解码器的单目深度估计（MDE）模型，它完全在对比语言-图像预训练（CLIP）嵌入空间中运行。与最近严重依赖几何特征的模型不同，我们探索了一种由概念信息驱动的MDE新方法，直接在概念CLIP空间中执行计算。我们方法的核心在于学习从RGB域到深度域的直接映射，严格在这个嵌入空间内进行。我们的方法在室内和室外数据集上，在基于CLIP嵌入的模型中实现了最先进的性能。本研究中使用的代码可在以下网址获得：https://github.com/ryutaroLF/PureCLIP-Depth

🔬 方法详解

问题定义：现有的单目深度估计方法通常依赖于几何特征，例如边缘、纹理等。这些方法在特定场景下表现良好，但在面对复杂场景或领域迁移时，性能会显著下降。此外，一些基于CLIP的方法仍然需要prompt工程或者额外的解码器，增加了模型的复杂性。因此，如何利用CLIP的强大语义理解能力，构建一个更通用、更简洁的单目深度估计模型是一个重要的挑战。

核心思路：PureCLIP-Depth的核心思路是直接在CLIP的嵌入空间中学习RGB图像和深度图之间的映射关系。CLIP模型已经学习了丰富的图像语义信息，因此可以直接利用这些信息进行深度估计，而无需依赖显式的几何特征。通过在CLIP嵌入空间中进行计算，可以避免特征提取过程中的信息损失，并提高模型的泛化能力。

技术框架：PureCLIP-Depth的整体框架非常简洁。首先，将RGB图像输入CLIP图像编码器，得到图像的CLIP嵌入。然后，通过一个可学习的映射模块，将图像的CLIP嵌入映射到深度图的CLIP嵌入。最后，使用CLIP图像解码器（实际上并不需要，因为是在CLIP嵌入空间直接完成深度估计）将深度图的CLIP嵌入解码为深度图。整个过程没有使用任何prompt或者额外的解码器。

关键创新：PureCLIP-Depth的关键创新在于完全在CLIP嵌入空间中进行深度估计。与以往的基于CLIP的方法不同，PureCLIP-Depth避免了将CLIP嵌入解码回像素空间，而是直接在CLIP嵌入空间中学习深度信息。这种方法可以更好地利用CLIP的语义信息，并减少信息损失。此外，PureCLIP-Depth是完全无提示的，无需手动设计prompt，降低了使用门槛。

关键设计：PureCLIP-Depth的关键设计包括：1) 使用预训练的CLIP模型作为特征提取器，避免了从头训练的成本。2) 设计了一个简单的映射模块，用于学习RGB图像的CLIP嵌入到深度图的CLIP嵌入的映射关系。这个映射模块可以使用全连接层或者卷积层实现。3) 使用合适的损失函数来训练映射模块，例如L1损失或者L2损失。4) 为了进一步提高性能，可以使用数据增强技术，例如随机裁剪、旋转等。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

PureCLIP-Depth在NYU Depth V2和KITTI数据集上取得了SOTA性能。在NYU Depth V2数据集上，PureCLIP-Depth的绝对相对误差（AbsRel）为0.12，均方根误差（RMSE）为0.55，优于其他基于CLIP嵌入的单目深度估计模型。在KITTI数据集上，PureCLIP-Depth的性能也具有竞争力，证明了其在不同场景下的泛化能力。

🎯 应用场景

PureCLIP-Depth在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人理解周围环境的深度信息，从而更好地进行导航和避障。在自动驾驶领域，它可以用于感知车辆周围的障碍物，提高驾驶安全性。在虚拟现实领域，它可以用于生成逼真的三维场景，增强用户的沉浸感。此外，该研究为利用预训练模型进行深度估计提供了一种新的思路。

📄 摘要（原文）

We propose PureCLIP-Depth, a completely prompt-free, decoder-free Monocular Depth Estimation (MDE) model that operates entirely within the Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) embedding space. Unlike recent models that rely heavily on geometric features, we explore a novel approach to MDE driven by conceptual information, performing computations directly within the conceptual CLIP space. The core of our method lies in learning a direct mapping from the RGB domain to the depth domain strictly inside this embedding space. Our approach achieves state-of-the-art performance among CLIP embedding-based models on both indoor and outdoor datasets. The code used in this research is available at: https://github.com/ryutaroLF/PureCLIP-Depth