高精度單眼深度估計：在不到一秒內生成高清晰度的度量深度圖

核心概念

我們提出了一個基礎模型,能夠在任意圖像上進行零樣本度量單眼深度估計。我們的模型Depth Pro能夠合成高分辨率的深度圖,擁有無與倫比的銳利度和高頻細節。這些預測是度量的,具有絕對尺度,無需依賴相機內參等元數據。而且模型速度很快,在標準GPU上只需0.3秒就能生成225萬像素的深度圖。

摘要

本文提出了一個名為Depth Pro的基礎模型,能夠在任意圖像上進行零樣本度量單眼深度估計。Depth Pro具有以下特點:

1. 生成高分辨率(225萬像素)的深度圖,擁有無與倫比的銳利度和高頻細節。
2. 預測的深度是度量的,具有絕對尺度,無需依賴相機內參等元數據。
3. 模型速度很快,在標準GPU上只需0.3秒就能完成深度估計。

這些特點是通過以下技術貢獻實現的:

1. 設計了一個高效的多尺度視覺變換器架構,能夠捕捉全局圖像上下文,同時也能夠在高分辨率下保持細節。
2. 提出了一套新的評估指標,利用高精度的抠圖數據集來量化深度圖邊界的精確度。
3. 設計了一套損失函數和訓練課程,在使用真實世界數據集(邊界不精確)和合成數據集(精確像素級標註)進行訓練時,能夠生成銳利的深度估計。
4. 提出了一種從單張圖像零樣本估計焦距的方法,大幅超越了現有最佳方法。

實驗結果表明,Depth Pro在多個維度上都優於現有的度量單眼深度估計系統,包括深度精度、邊界銳利度和推理速度。

統計資料

在Booster數據集上,Depth Pro的δ1指標為46.6%。
在ETH3D數據集上,Depth Pro的δ1指標為41.5%。
在Middlebury數據集上,Depth Pro的δ1指標為60.5%。
在nuScenes數據集上,Depth Pro的δ1指標為49.1%。
在Sintel數據集上,Depth Pro的邊界F1指標為0.409。
在Spring數據集上,Depth Pro的邊界F1指標為0.079。

引述

無

從以下內容提煉的關鍵洞見

Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second

by Alek... 於 arxiv.org 10-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.02073.pdf

深入探究

Depth Pro的深度估計能否處理透明表面和體積散射等情況,這些情況下單像素深度的定義是模糊不清的?

Depth Pro在處理透明表面和體積散射等情況時存在一定的限制。這些情況下，單像素深度的定義變得模糊，因為透明物體的光線會發生折射和反射，導致深度估計的困難。Depth Pro的設計主要針對不透明物體的深度估計，並且在這些情況下，模型可能無法準確捕捉到物體的真實深度信息。雖然Depth Pro在高頻細節和邊界追蹤方面表現出色，但對於透明和散射的物體，模型的性能可能會受到影響，導致深度圖的準確性下降。因此，未來的研究可以考慮引入專門針對這些挑戰的技術，以提高Depth Pro在這些複雜場景中的表現。

如何進一步提高Depth Pro在複雜場景中的邊界精確度,例如遮擋、重疊等情況?

為了進一步提高Depth Pro在複雜場景中的邊界精確度，可以考慮以下幾個策略。首先，增強訓練數據集的多樣性，特別是包含遮擋和重疊物體的場景，這樣可以幫助模型學習到更豐富的邊界特徵。其次，利用高質量的邊界標註數據進行監督學習，這可以通過引入圖像分割或物體檢測的標註來實現，從而提高模型對邊界的敏感性。此外，改進損失函數以強調邊界區域的準確性，例如引入基於梯度的損失，這樣可以促使模型在邊界處進行更精細的預測。最後，考慮使用多尺度特徵融合技術，這樣可以在不同解析度下捕捉到邊界的細節，進一步提升邊界的精確度。

Depth Pro的深度估計是否可以與其他視覺任務(如語義分割、物體檢測等)進行聯合學習,以獲得更好的性能?

Depth Pro的深度估計可以與其他視覺任務如語義分割和物體檢測進行聯合學習，以獲得更好的性能。聯合學習的好處在於，這些任務之間存在著互補的關係，深度信息可以幫助提高物體檢測的準確性，而物體檢測的結果也可以為深度估計提供上下文信息。通過設計一個多任務學習框架，Depth Pro可以同時優化深度估計和其他視覺任務的損失函數，這樣可以促進模型在不同任務上的表現。此外，利用共享的特徵提取網絡，可以減少計算成本並提高訓練效率。這種聯合學習的策略不僅能提高模型的整體性能，還能增強其在複雜場景中的泛化能力。