SwinMTL: A Shared Architecture for Simultaneous Depth Estimation and Semantic Segmentation from Monocular Camera Images

📄 arXiv: 2403.10662v1 📥 PDF

作者: Pardis Taghavi, Reza Langari, Gaurav Pandey

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-15

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SwinMTL框架以同时解决深度估计和语义分割问题

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

关键词: 深度估计 语义分割 多任务学习 对抗训练 共享架构 计算机视觉 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有的深度估计和语义分割方法通常是分开进行，导致计算资源浪费和信息利用不充分。
  2. SwinMTL框架通过共享编码-解码架构实现深度估计与语义分割的同时进行，提升了任务间的信息共享。
  3. 在Cityscapes和NYU Depth V2数据集上，SwinMTL在分割和深度估计任务中均表现优异，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种创新的多任务学习框架SwinMTL，能够通过单一相机同时进行深度估计和语义分割。该方法基于共享的编码-解码架构，整合了多种技术以提高深度估计和语义分割的准确性，同时保持计算效率。此外，论文还引入了对抗训练组件，采用Wasserstein GAN框架与判别网络来优化模型预测。通过在Cityscapes和NYU Depth V2两个数据集上的全面评估，SwinMTL在分割和深度估计任务中均超越了现有的最先进方法。研究还进行了消融实验，以分析不同组件的贡献，包括预训练策略、引入判别器、对数深度缩放和高级图像增强等。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决如何通过单一相机同时进行深度估计和语义分割的问题。现有方法通常将这两个任务分开处理，导致信息共享不足和计算效率低下。

核心思路：SwinMTL框架的核心思路是通过共享的编码-解码架构实现多任务学习，使得深度估计和语义分割可以在同一模型中并行进行，从而提高任务间的信息共享和整体性能。

技术框架：该框架包括一个共享的编码器和解码器，结合了对抗训练的Wasserstein GAN框架，利用判别网络来优化模型的预测。整体流程包括输入图像的特征提取、深度估计和语义分割的并行处理，以及最终的输出生成。

关键创新：SwinMTL的主要创新在于其共享架构设计和对抗训练的结合，这与传统的分开处理方法有本质区别，能够有效提升模型的准确性和效率。

关键设计：在设计中，采用了多种损失函数来平衡深度估计和语义分割的训练目标，同时引入了对数深度缩放和高级图像增强技术，以进一步提升模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，SwinMTL在Cityscapes和NYU Depth V2数据集上均取得了优异的性能，具体表现为在语义分割任务中提升了XX%（具体数据待补充），在深度估计任务中也超越了现有的基线方法，显示出显著的提升幅度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域。在这些应用中，实时的深度信息和环境理解至关重要，SwinMTL框架能够提供高效且准确的解决方案，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This research paper presents an innovative multi-task learning framework that allows concurrent depth estimation and semantic segmentation using a single camera. The proposed approach is based on a shared encoder-decoder architecture, which integrates various techniques to improve the accuracy of the depth estimation and semantic segmentation task without compromising computational efficiency. Additionally, the paper incorporates an adversarial training component, employing a Wasserstein GAN framework with a critic network, to refine model's predictions. The framework is thoroughly evaluated on two datasets - the outdoor Cityscapes dataset and the indoor NYU Depth V2 dataset - and it outperforms existing state-of-the-art methods in both segmentation and depth estimation tasks. We also conducted ablation studies to analyze the contributions of different components, including pre-training strategies, the inclusion of critics, the use of logarithmic depth scaling, and advanced image augmentations, to provide a better understanding of the proposed framework. The accompanying source code is accessible at \url{https://github.com/PardisTaghavi/SwinMTL}.