Depth Hypothesis Guided Iterative Refinement for Event-Image Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2610.03439v1 📥 PDF

作者: Daikun Liu, Teng Wang, Changyin Sun

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-02

备注: 14 pages, 13 figures, conference

期刊: CVPR2026

💡 一句话要点

提出HypoDepth框架以解决事件相机单目深度估计问题

🎯 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 事件相机 深度假设体 迭代优化 多尺度搜索 实时性能 机器人导航 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有的单目深度估计方法在处理事件相机数据时，仍然面临直接全深度回归的病态和非线性问题，导致性能不足。
  2. 本文提出的HypoDepth框架通过引入离散深度假设体，将深度回归问题转化为受限深度搜索任务，优化了深度估计过程。
  3. 实验结果表明，HypoDepth在DSEC和MVSEC数据集上表现优异，取得了最先进的结果，并展现出强大的零样本泛化能力。

📝 摘要（中文）

事件相机具有优异的动态特性，在单目深度估计（MDE）中展现出巨大潜力。然而，现有方法主要通过优化上下文特征来提升性能，但仍然面临直接全深度回归的病态和非线性特性。本文提出了HypoDepth，这是第一个事件图像单目深度迭代优化框架。通过引入离散深度假设体（DHV），我们将深度回归问题转化为受限深度搜索任务。具体而言，我们在DHV特征和上下文特征之间构建了3D代价体，并执行多尺度相关搜索以指导稳定的残差优化。该轻量级代价体使得跨多分辨率进行高效的全局到局部优化成为可能。我们的算法在DSEC和MVSEC上超越了现有方法，取得了最先进的结果和强大的零样本泛化能力。同时，我们的小型模型在准确性和效率之间实现了良好的平衡，使其能够在资源有限的设备上实现实时性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决事件相机在单目深度估计中的性能不足，尤其是直接全深度回归所带来的病态和非线性问题。现有方法主要依赖上下文特征优化，但未能有效应对深度估计的复杂性。

核心思路：HypoDepth框架的核心思路是引入离散深度假设体（DHV），将深度回归问题转化为受限深度搜索任务。通过构建3D代价体，结合多尺度相关搜索，能够更稳定地优化深度估计过程。

技术框架：该框架包括三个主要模块：首先是深度假设体的构建，其次是3D代价体的生成，最后是多尺度的残差优化过程。这一流程确保了从全局到局部的高效优化。

关键创新：HypoDepth的最大创新在于将深度回归转化为受限搜索任务，通过构建代价体实现了深度估计的稳定优化。这一方法与传统的直接回归方法本质上不同，提供了更为灵活的优化策略。

关键设计：在设计中，采用了轻量级的代价体结构，确保了在多分辨率下的高效计算。同时，损失函数的设计也考虑了多尺度特征的融合，以提升模型的整体性能。该模型在资源有限的设备上也能实现实时性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在DSEC和MVSEC数据集上的实验结果显示，HypoDepth框架超越了现有的最先进方法，取得了显著的性能提升。具体而言，该方法在深度估计精度上提高了XX%，并展现出强大的零样本泛化能力，证明了其在不同场景下的适用性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等场景。在这些应用中，准确的深度估计对于环境感知和决策至关重要。HypoDepth框架的高效性和实时性使其在资源受限的设备上也能发挥重要作用，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Event cameras hold excellent dynamic properties, showing great potential for monocular depth estimation (MDE). However, existing methods mainly improve performance by optimizing contextual features, but still struggle with the ill-posed and nonlinear nature of direct full-depth regression. In this paper, we propose HypoDepth, the first event-image monocular depth iterative refinement framework. By introducing a discrete Depth Hypothesis Volume (DHV), we transform the depth regression problem into a constrained depth search task. Specifically, we construct a 3D cost volume between the DHV features and contextual features and perform a multi-scale correlation search to guide stable residual optimization. This lightweight cost volume enables efficient global-to-local refinement across multi-resolution. Our method outperforms existing approaches on DSEC and MVSEC with state-of-the-art results and strong zero-shot generalization. Meanwhile, our tiny model achieves an excellent balance between accuracy and efficiency, enabling real-time performance on resource-limited devices.