D4D: An RGBD diffusion model to boost monocular depth estimation

📄 arXiv: 2403.07516v1 📥 PDF

作者: L. Papa, P. Russo, I. Amerini

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-12

DOI: 10.1109/TCSVT.2024.3404256

💡 一句话要点

提出D4D模型以提升单目深度估计精度

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: RGBD数据 单目深度估计 扩散模型 深度学习 合成数据 计算机视觉 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有方法在RGBD数据收集上面临困难，合成数据常常无法真实反映现实场景，导致模型性能下降。
  2. 本文提出D4D，一个定制的四通道扩散模型，通过生成逼真的RGBD样本来增强训练数据，从而提升模型性能。
  3. 实验结果表明，使用生成样本的监督训练流程在多个数据集上显著提高了模型的深度估计精度。

📝 摘要（中文）

RGBD数据是计算机视觉应用的基础，但收集这些标注样本既困难又耗时。现有的合成数据往往无法真实反映现实图像，导致模型推理性能不佳。本文提出了一种新颖的训练流程，结合Diffusion4D（D4D），该定制的四通道扩散模型能够生成逼真的RGBD样本。通过丰富的生成样本，我们的监督训练流程在单目深度估计任务中显著提升了深度学习模型的性能，在NYU Depth v2和KITTI数据集上分别实现了RMSE降低（8.2%，11.9%）和（8.1%，6.1%）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决单目深度估计中缺乏真实RGBD数据的问题。现有的合成数据往往无法准确反映现实场景，导致模型在推理时性能不佳。

核心思路：论文提出了一种结合Diffusion4D（D4D）的新训练流程，通过生成高质量的RGBD样本来增强训练数据，从而提升模型的深度估计能力。

技术框架：整体架构包括数据生成模块和深度估计模型训练模块。D4D模型负责生成逼真的RGBD样本，而深度估计模型则在这些样本上进行训练。

关键创新：D4D模型的核心创新在于其四通道设计，能够同时生成RGB图像和深度图，解决了传统合成数据无法真实反映场景的问题。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化RGB与深度图之间的对应关系，并对网络结构进行了调整，以适应生成样本的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用D4D生成的样本在NYU Depth v2和KITTI数据集上分别实现了RMSE降低8.2%和11.9%，相比于传统合成数据和原始数据，性能提升显著，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航以及增强现实等。通过提升单目深度估计的精度，可以显著改善这些领域中的环境感知能力，从而推动相关技术的进步和应用。未来，该方法有望在更多实际场景中得到应用，提升计算机视觉系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Ground-truth RGBD data are fundamental for a wide range of computer vision applications; however, those labeled samples are difficult to collect and time-consuming to produce. A common solution to overcome this lack of data is to employ graphic engines to produce synthetic proxies; however, those data do not often reflect real-world images, resulting in poor performance of the trained models at the inference step. In this paper we propose a novel training pipeline that incorporates Diffusion4D (D4D), a customized 4-channels diffusion model able to generate realistic RGBD samples. We show the effectiveness of the developed solution in improving the performances of deep learning models on the monocular depth estimation task, where the correspondence between RGB and depth map is crucial to achieving accurate measurements. Our supervised training pipeline, enriched by the generated samples, outperforms synthetic and original data performances achieving an RMSE reduction of (8.2%, 11.9%) and (8.1%, 6.1%) respectively on the indoor NYU Depth v2 and the outdoor KITTI dataset.