LiftFormer: Lifting and Frame Theory Based Monocular Depth Estimation Using Depth and Edge Oriented Subspace Representation

📄 arXiv: 2604.06576v1 📥 PDF

作者: Shuai Li, Huibin Bai, Yanbo Gao, Chong Lv, Hui Yuan, Chuankun Li, Wei Hua, Tian Xie

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2026-04-08

备注: Accepted by IEEE Transactions on Multimedia

💡 一句话要点

提出基于提升理论和帧理论的LiftFormer，用于单目深度估计，提升边缘区域深度预测精度。

🎯 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 深度学习 提升理论 帧理论 子空间表示 边缘感知 几何表示

📋 核心要点

  1. 单目深度估计是一个病态问题，现有方法难以有效利用图像信息与深度信息之间的关系。
  2. LiftFormer通过提升理论构建中间子空间，将图像特征转换为面向深度的几何表示，并增强边缘区域的深度预测。
  3. 实验结果表明，LiftFormer在常用数据集上取得了SOTA性能，消融实验验证了所提出模块的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于提升理论拓扑的LiftFormer，用于单目深度估计(MDE)。MDE旨在从单目图像/视频中估计深度图，以表示场景的3D结构，这是一个高度不适定的问题。LiftFormer构建了一个中间子空间，连接图像颜色特征和深度值，以及一个增强边缘周围深度预测的子空间。MDE被建模为将深度值预测问题转换为面向深度的几何表示(DGR)子空间特征表示，从而桥接了从颜色值到几何深度值的学习。DGR子空间基于帧理论构建，通过使用符合深度bins的线性相关向量来提供冗余和鲁棒的表示。图像空间特征被转换到DGR子空间，其中这些特征直接对应于深度值。此外，考虑到边缘通常呈现深度图中的剧烈变化并且容易被错误预测，构建了一个边缘感知表示(ER)子空间，深度特征被转换并进一步用于增强边缘周围的局部特征。实验结果表明，我们的LiftFormer在广泛使用的数据集上实现了最先进的性能，并且消融研究验证了LiftFormer中提出的提升模块的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：单目深度估计旨在从单张图像中预测场景的深度图，这是一个病态问题。现有方法难以充分利用图像颜色特征与深度值之间的关系，尤其是在深度变化剧烈的边缘区域，预测精度往往较低。

核心思路：论文的核心思路是利用提升理论和帧理论，构建一个中间子空间，将图像颜色特征转换为面向深度的几何表示(DGR)。同时，针对边缘区域深度预测不准确的问题，构建一个边缘感知表示(ER)子空间，增强边缘区域的局部特征，从而提高深度预测的准确性。

技术框架：LiftFormer的整体架构包含两个主要模块：DGR子空间构建模块和ER子空间构建模块。首先，图像的空间特征被转换到DGR子空间，该子空间将特征与深度值直接对应。然后，深度特征被转换到ER子空间，用于增强边缘周围的局部特征。最后，通过融合DGR子空间和ER子空间的特征，预测最终的深度图。

关键创新：论文的关键创新在于提出了基于提升理论和帧理论的子空间表示方法。DGR子空间通过线性相关向量提供冗余和鲁棒的深度表示，而ER子空间则专注于提升边缘区域的深度预测精度。这种双子空间的设计能够更有效地利用图像信息，并解决单目深度估计中的病态问题。

关键设计：DGR子空间的构建基于帧理论，使用与深度bins对应的线性相关向量。ER子空间的设计则侧重于边缘信息的提取和融合，具体网络结构和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LiftFormer在多个公开数据集上取得了state-of-the-art的性能。具体的性能数据和对比基线未知。消融实验验证了DGR子空间和ER子空间对整体性能的贡献，表明所提出的提升模块的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。准确的单目深度估计能够帮助智能系统更好地理解周围环境，从而实现更安全、更智能的交互。未来，该方法有望在资源受限的移动设备上实现高效的3D场景重建。

📄 摘要（原文）

Monocular depth estimation (MDE) has attracted increasing interest in the past few years, owing to its important role in 3D vision. MDE is the estimation of a depth map from a monocular image/video to represent the 3D structure of a scene, which is a highly ill-posed problem. To solve this problem, in this paper, we propose a LiftFormer based on lifting theory topology, for constructing an intermediate subspace that bridges the image color features and depth values, and a subspace that enhances the depth prediction around edges. MDE is formulated by transforming the depth value prediction problem into depth-oriented geometric representation (DGR) subspace feature representation, thus bridging the learning from color values to geometric depth values. A DGR subspace is constructed based on frame theory by using linearly dependent vectors in accordance with depth bins to provide a redundant and robust representation. The image spatial features are transformed into the DGR subspace, where these features correspond directly to the depth values. Moreover, considering that edges usually present sharp changes in a depth map and tend to be erroneously predicted, an edge-aware representation (ER) subspace is constructed, where depth features are transformed and further used to enhance the local features around edges. The experimental results demonstrate that our LiftFormer achieves state-of-the-art performance on widely used datasets, and an ablation study validates the effectiveness of both proposed lifting modules in our LiftFormer.