Learning to Adapt CLIP for Few-Shot Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2311.01034v1 📥 PDF

作者: Xueting Hu, Ce Zhang, Yi Zhang, Bowen Hai, Ke Yu, Zhihai He

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-02

备注: Accepted by WACV 2024

💡 一句话要点

提出基于少量样本的CLIP适应方法以解决单目深度估计问题

🎯 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 视觉-语言模型 少样本学习 深度学习 模型适应性

📋 核心要点

  1. 现有的深度估计方法在处理不同场景时，固定的深度区间导致泛化能力不足，无法有效适应不同的深度分布。
  2. 本文提出了一种基于少量样本的适应性方法，允许模型在推理时为不同场景选择合适的深度区间，从而提高了深度估计的准确性。
  3. 在NYU V2和KITTI数据集上的实验结果显示，本文方法在MARE指标上比之前的最优方法提升了10.6%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

预训练的视觉-语言模型（VLMs），如CLIP，在视觉与语言模态结合的任务中表现出色。在深度估计任务中，CLIP通过将输入图像划分为补丁，并结合深度信息的语义描述来获得相似性结果。然而，固定的深度区间可能无法有效泛化到不同场景。为了解决这一挑战，本文提出了一种基于少量样本的方法，学习适应VLMs进行单目深度估计，平衡训练成本与泛化能力。该方法为不同场景分配不同的深度区间，并在推理时由模型选择。此外，本文引入可学习的提示来预处理输入文本，将易于人类理解的文本转换为模型易于理解的向量，进一步提升性能。实验结果表明，在NYU V2和KITTI数据集上，该方法在MARE指标上比现有最优方法提升了10.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统深度估计方法在不同场景下泛化能力不足的问题。现有方法使用固定的深度区间，导致在处理不同场景时效果不佳。

核心思路：提出了一种基于少量样本的适应性方法，通过为不同场景分配不同的深度区间，模型能够在推理时选择最合适的区间，从而提高深度估计的准确性和灵活性。

技术框架：整体架构包括输入图像的补丁划分、深度信息的语义描述结合、深度区间的动态选择以及可学习提示的引入。模型通过这些模块进行训练和推理，以实现更好的深度估计效果。

关键创新：最重要的创新在于引入了可学习的提示和动态深度区间选择机制，使得模型能够根据具体场景自适应调整深度估计策略，与传统方法相比，显著提升了泛化能力。

关键设计：在参数设置上，模型使用了少量样本进行训练，损失函数设计为优化深度估计的准确性，同时网络结构上结合了视觉和语言信息的融合，确保模型能够有效理解和处理输入数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，本文提出的方法在NYU V2和KITTI数据集上表现优异，MARE指标比现有最优方法提升了10.6%。这一显著提升证明了该方法在少样本学习和深度估计领域的有效性和创新性。

🎯 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理解和决策至关重要。未来，该方法有望在实际应用中提升系统的智能化水平和适应能力，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Pre-trained Vision-Language Models (VLMs), such as CLIP, have shown enhanced performance across a range of tasks that involve the integration of visual and linguistic modalities. When CLIP is used for depth estimation tasks, the patches, divided from the input images, can be combined with a series of semantic descriptions of the depth information to obtain similarity results. The coarse estimation of depth is then achieved by weighting and summing the depth values, called depth bins, corresponding to the predefined semantic descriptions. The zero-shot approach circumvents the computational and time-intensive nature of traditional fully-supervised depth estimation methods. However, this method, utilizing fixed depth bins, may not effectively generalize as images from different scenes may exhibit distinct depth distributions. To address this challenge, we propose a few-shot-based method which learns to adapt the VLMs for monocular depth estimation to balance training costs and generalization capabilities. Specifically, it assigns different depth bins for different scenes, which can be selected by the model during inference. Additionally, we incorporate learnable prompts to preprocess the input text to convert the easily human-understood text into easily model-understood vectors and further enhance the performance. With only one image per scene for training, our extensive experiment results on the NYU V2 and KITTI dataset demonstrate that our method outperforms the previous state-of-the-art method by up to 10.6\% in terms of MARE.