DINO-VO: Learning Where to Focus for Enhanced State Estimation

📄 arXiv: 2604.04055 📥 PDF

作者: Qi Chen, Guanghao Li, Sijia Hu, Xin Gao, Junpeng Ma, Xiangyang Xue, Jian Pu

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

DINO-VO：学习关注区域以增强状态估计的单目视觉里程计

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

关键词: 视觉里程计 单目视觉 深度学习 状态估计 特征提取 Bundle Adjustment 自适应patch选择

📋 核心要点

  1. 现有VO系统依赖启发式特征提取，在大规模户外场景精度和鲁棒性不足。
  2. DINO-VO引入可微自适应patch选择器，提升特征质量和泛化能力。
  3. 集成多任务特征提取和可微BA模块，有效利用外观和几何信息，实现SOTA跟踪精度。

📝 摘要（中文）

本文提出DINO Patch Visual Odometry (DINO-VO)，一个具有强大场景泛化能力的端到端单目视觉里程计系统。现有的视觉里程计(VO)系统通常依赖于启发式特征提取策略，这会降低精度和鲁棒性，尤其是在大规模户外环境中。DINO-VO通过将可微自适应patch选择器集成到端到端流程中来解决这些限制，从而提高提取patch的质量并增强跨不同数据集的泛化能力。此外，我们的系统集成了多任务特征提取模块和一个利用逆深度先验的可微Bundle Adjustment (BA)模块，使系统能够有效地学习和利用外观和几何信息。这种集成弥合了特征学习和状态估计之间的差距。在TartanAir、KITTI、Euroc和TUM数据集上的大量实验表明，DINO-VO在合成、室内和室外环境中表现出强大的泛化能力，实现了最先进的跟踪精度。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉里程计系统依赖于人工设计的特征提取方法，这些方法在面对不同环境和光照条件时，泛化能力较差，尤其是在大规模户外场景中。此外，特征提取和状态估计通常是分离的，导致信息利用效率不高。

核心思路：DINO-VO的核心思路是学习一个自适应的patch选择器，使其能够根据场景内容选择信息量最大的图像区域进行特征提取。同时，将特征提取和状态估计模块进行端到端集成，利用可微的Bundle Adjustment模块，实现几何和外观信息的联合优化。

技术框架：DINO-VO系统包含以下主要模块：1) 可微自适应Patch选择器：用于选择图像中的关键区域。2) 多任务特征提取模块：提取图像的外观和几何特征。3) 可微Bundle Adjustment模块：利用逆深度先验进行状态估计和地图优化。整个系统以端到端的方式进行训练，实现特征学习和状态估计的协同优化。

关键创新：DINO-VO的关键创新在于：1) 引入可微自适应Patch选择器，使系统能够学习关注重要的图像区域，提高特征提取的质量和鲁棒性。2) 将特征提取和状态估计模块进行端到端集成，利用可微Bundle Adjustment模块，实现几何和外观信息的联合优化，弥合了特征学习和状态估计之间的差距。

关键设计：Patch选择器采用可微的注意力机制，允许梯度反向传播，从而实现端到端的训练。多任务特征提取模块同时预测深度和光流，以提供几何信息。Bundle Adjustment模块利用逆深度先验来约束深度估计，提高状态估计的精度。损失函数包括光度误差、几何误差和正则化项，用于优化网络参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DINO-VO在TartanAir、KITTI、Euroc和TUM数据集上进行了广泛的实验，结果表明其在合成、室内和室外环境中均表现出强大的泛化能力，实现了最先进的跟踪精度。例如，在KITTI数据集上，DINO-VO的平均绝对轨迹误差(ATE)相比于其他方法降低了显著的百分比，证明了其优越的性能。

🎯 应用场景

DINO-VO具有广泛的应用前景，包括自动驾驶、机器人导航、增强现实和虚拟现实等领域。其强大的泛化能力使其能够在各种不同的环境中实现高精度的状态估计，为这些应用提供可靠的定位和地图构建能力。未来，该技术可以进一步扩展到多传感器融合和协同定位等更复杂的场景。

📄 摘要（原文）

We present DINO Patch Visual Odometry (DINO-VO), an end-to-end monocular visual odometry system with strong scene generalization. Current Visual Odometry (VO) systems often rely on heuristic feature extraction strategies, which can degrade accuracy and robustness, particularly in large-scale outdoor environments. DINO-VO addresses these limitations by incorporating a differentiable adaptive patch selector into the end-to-end pipeline, improving the quality of extracted patches and enhancing generalization across diverse datasets. Additionally, our system integrates a multi-task feature extraction module with a differentiable bundle adjustment (BA) module that leverages inverse depth priors, enabling the system to learn and utilize appearance and geometric information effectively. This integration bridges the gap between feature learning and state estimation. Extensive experiments on the TartanAir, KITTI, Euroc, and TUM datasets demonstrate that DINO-VO exhibits strong generalization across synthetic, indoor, and outdoor environments, achieving state-of-the-art tracking accuracy.