DCIRNet: Depth Completion with Iterative Refinement for Dexterous Grasping of Transparent and Reflective Objects

📄 arXiv: 2506.09491v1 📥 PDF

作者: Guanghu Xie, Zhiduo Jiang, Yonglong Zhang, Yang Liu, Zongwu Xie, Baoshi Cao, Hong Liu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-06-11

💡 一句话要点

提出DCIRNet以解决透明和反射物体的深度补全问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 深度补全 多模态融合 特征提取 机器人抓取 透明物体 反射物体 深度估计 视觉任务

📋 核心要点

  1. 现有深度传感器在处理透明和反射物体时面临严重的深度估计不准确问题，影响后续视觉任务的表现。
  2. DCIRNet通过融合RGB图像和深度图，采用多模态特征融合模块和多阶段监督策略，提升深度补全效果。
  3. 在公开数据集上进行的实验表明，DCIRNet的性能优于现有方法，抓取成功率显著提高，验证了其强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

透明和反射物体在日常环境中对深度传感器构成了重大挑战，因其独特的视觉特性，如镜面反射和光传输，导致深度估计不完整或不准确，从而严重影响基于几何的视觉任务。为了解决透明和反射物体的深度信息缺失问题，本文提出了DCIRNet，这是一种新颖的多模态深度补全网络，能够有效整合RGB图像和深度图以提升深度估计质量。我们的方法引入了创新的多模态特征融合模块，提取RGB图像和不完整深度图之间的互补信息，并采用多阶段监督和深度精炼策略，逐步改善深度补全，减轻物体边界模糊的问题。实验结果表明，DCIRNet在透明和反射物体的抓取成功率上提高了44%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决透明和反射物体的深度信息缺失问题。现有方法在处理这些物体时，因其特殊的视觉特性，导致深度估计结果不完整或不准确，影响后续的视觉任务如物体识别和机器人操作。

核心思路：DCIRNet的核心思路是通过多模态融合RGB图像与深度图，提取互补信息，从而提升深度估计的准确性。通过引入多阶段的监督和深度精炼策略，逐步改善深度补全效果，尤其是在物体边界的清晰度上。

技术框架：DCIRNet的整体架构包括多个主要模块：首先是多模态特征融合模块，用于提取RGB图像和深度图的特征；其次是多阶段监督模块，通过逐步优化深度估计；最后是深度精炼模块，专注于改善物体边界的清晰度。

关键创新：本文的关键创新在于提出了多模态特征融合模块和多阶段监督策略，这与现有方法的单一模态处理方式形成了鲜明对比，显著提升了深度补全的效果。

关键设计：在网络设计中，采用了特定的损失函数以平衡RGB图像和深度图的贡献，同时在网络结构上进行了优化，以确保特征提取的高效性和准确性。

📊 实验亮点

在实验中，DCIRNet在透明和反射物体的抓取任务中实现了44%的成功率提升，相较于基线方法表现出显著的性能优势。这一结果验证了模型在复杂视觉环境中的有效性和强大的泛化能力。

🎯 应用场景

DCIRNet的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在机器人抓取、增强现实和自动驾驶等场景中。通过提高透明和反射物体的深度估计精度，能够显著提升这些系统的操作能力和安全性，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Transparent and reflective objects in everyday environments pose significant challenges for depth sensors due to their unique visual properties, such as specular reflections and light transmission. These characteristics often lead to incomplete or inaccurate depth estimation, which severely impacts downstream geometry-based vision tasks, including object recognition, scene reconstruction, and robotic manipulation. To address the issue of missing depth information in transparent and reflective objects, we propose DCIRNet, a novel multimodal depth completion network that effectively integrates RGB images and depth maps to enhance depth estimation quality. Our approach incorporates an innovative multimodal feature fusion module designed to extract complementary information between RGB images and incomplete depth maps. Furthermore, we introduce a multi-stage supervision and depth refinement strategy that progressively improves depth completion and effectively mitigates the issue of blurred object boundaries. We integrate our depth completion model into dexterous grasping frameworks and achieve a $44\%$ improvement in the grasp success rate for transparent and reflective objects. We conduct extensive experiments on public datasets, where DCIRNet demonstrates superior performance. The experimental results validate the effectiveness of our approach and confirm its strong generalization capability across various transparent and reflective objects.