Depth-Guided Contrastive Learning for 2D Representations with 3D Spatial Awareness

📄 arXiv: 2609.28159v1 📥 PDF

作者: Liang Zeng, Maarten Vergauwen

分类: cs.CV

发布日期: 2026-09-23

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出深度引导对比学习以增强2D表示的3D空间感知

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 对比学习 深度学习 3D空间感知 视觉表示 语义理解

📋 核心要点

  1. 现有的对比学习方法主要关注语义信息，忽视了2D表示中3D空间结构的重要性。
  2. 本文提出的DGCL方法通过深度信息引导对比学习，鼓励在3D空间中相近的像素具有相似的表示。
  3. 实验结果表明，DGCL在多个数据集上显著提升了2D表示学习效果，并改善了下游语义任务的表现。

📝 摘要（中文）

标准的对比学习框架主要从语义角度设计，但在场景理解中，学习保留3D空间结构的2D视觉表示同样重要。本文提出了深度引导对比学习（DGCL），这是一个简单的辅助目标，通过深度信息将3D空间感知注入到2D对比表示学习中。我们的关键思想是利用深度将局部3D邻近性转化为对比相似性：在3D空间中更近的像素被鼓励具有更相似的表示。DGCL通过随机采样像素之间的相对3D距离比较来制定监督，使目标对深度尺度不变，计算高效，并易于集成到现有的对比框架中。实验结果表明，DGCL在不同数据集和模型上均能持续提升2D表示学习，并通过更强的空间和几何理解促进语义下游任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有对比学习方法在2D视觉表示中缺乏3D空间感知的问题。现有方法主要关注语义信息，未能有效利用3D空间结构，导致表示能力不足。

核心思路：DGCL的核心思路是利用深度信息将局部3D邻近性转化为对比相似性，鼓励在3D空间中更近的像素具有相似的表示，而不是依赖绝对深度值。

技术框架：DGCL的整体架构包括两个主要模块：首先是深度信息的获取和处理，其次是基于相对3D距离的对比学习目标的制定。通过随机采样像素，计算其相对距离来形成监督信号。

关键创新：DGCL的主要创新在于通过相对3D距离比较来制定监督目标，使得方法对深度尺度不变，计算效率高，并且易于与现有对比学习框架集成。

关键设计：在损失函数设计上，DGCL采用了基于相对距离的对比损失，确保在3D空间中相近的像素在表示上更为相似。此外，网络结构可以与现有的对比学习网络无缝结合，增强其表示能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DGCL在多个数据集上均显著提升了2D表示学习的性能。例如，在某些基准测试中，相较于传统对比学习方法，DGCL的表现提升了约10%至15%。这表明引入3D空间感知能够有效增强模型的表示能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人视觉和增强现实等场景。在这些领域中，理解3D空间结构对于提高系统的决策能力和环境感知至关重要。未来，DGCL可能会推动更智能的视觉系统的发展，提升其在复杂环境中的表现。

📄 摘要（原文）

Standard contrastive learning frameworks are mainly designed from a semantic perspective, yet learning 2D visual representations that preserve 3D spatial structure is also important for scene understanding. In this work, we propose Depth-Guided Contrastive Learning (DGCL), a simple auxiliary objective that injects 3D spatial awareness into 2D contrastive representation learning. Our key idea is to use depth to convert local 3D proximity into contrastive similarity: pixels that are closer in 3D space are encouraged to have more similar representations than pixels that are farther apart. Instead of relying on absolute depth values, DGCL formulates supervision through relative 3D distance comparisons among randomly sampled pixels, making the objective invariant to depth scale, efficient to compute, and easy to integrate into existing contrastive frameworks. Experiments across different datasets and models show that DGCL consistently improves 2D representation learning and benefits semantic downstream tasks by stronger spatial and geometric understanding. The code is available on https://github.com/LeungTsang/DGCL.