On the Robustness of Language Guidance for Low-Level Vision Tasks: Findings from Depth Estimation
作者: Agneet Chatterjee, Tejas Gokhale, Chitta Baral, Yezhou Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-12
备注: Accepted to CVPR 2024. Project webpage: https://agneetchatterjee.com/robustness_depth_lang/
💡 一句话要点
量化语言指导对单目深度估计的影响以提升鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 单目深度估计 语言指导 鲁棒性 对抗攻击 三维空间关系 基准测试 深度学习
📋 核心要点
- 现有的语言指导深度估计方法在泛化和鲁棒性方面存在不足，特别是在低级描述的应用中表现不佳。
- 论文提出通过量化语言先验的影响，生成低级句子并将其作为额外指导，评估其对深度估计的影响。
- 实验结果表明，语言指导的深度估计器在场景级描述下表现最佳，且在面对对抗攻击时鲁棒性不足。
📝 摘要（中文）
近年来，通过将自然语言作为额外指导，单目深度估计取得了显著进展。然而，语言先验的影响，尤其是在泛化和鲁棒性方面，尚未得到充分探讨。本文填补了这一空白，通过量化语言先验的影响并引入基准测试方法，评估其在不同设置下的有效性。我们生成了传达物体中心三维空间关系的“低级”句子，并将其作为额外的语言先验，评估其对深度估计的下游影响。研究发现，当前的语言指导深度估计器在场景级描述下表现最佳，而在低级描述下反而表现更差。此外，这些方法在面对定向对抗攻击时缺乏鲁棒性，并且在分布偏移增加时性能下降。最后，本文识别了失败点并提供了见解，以更好地理解这些缺陷。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决语言指导在单目深度估计中的泛化和鲁棒性不足的问题。现有方法在使用低级描述时表现不佳，且在对抗攻击下缺乏鲁棒性。
核心思路：通过生成传达三维空间关系的低级句子，将其作为额外的语言先验，量化其对深度估计的影响，以评估不同语言描述的有效性。
技术框架：整体架构包括生成低级句子、将其作为语言先验输入深度估计模型，并通过基准测试评估模型在不同场景下的表现。主要模块包括句子生成模块、深度估计模块和性能评估模块。
关键创新：最重要的创新点在于系统性地量化语言先验的影响，尤其是低级描述对深度估计的负面影响，这在现有文献中尚未被充分探讨。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化深度估计性能，并在网络结构中引入了对抗训练机制，以提高模型的鲁棒性。
📊 实验亮点
实验结果显示，语言指导的深度估计器在使用场景级描述时性能最佳，准确率显著高于低级描述，且在对抗攻击下表现出明显的鲁棒性不足。具体性能数据和对比基线未在摘要中提供，需查阅原文以获取详细信息。
🎯 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，能够为这些领域中的深度估计提供更为鲁棒的解决方案。通过改进语言指导的有效性，未来可在复杂环境中实现更高精度的深度感知，提升系统的智能化水平。
📄 摘要（原文）
Recent advances in monocular depth estimation have been made by incorporating natural language as additional guidance. Although yielding impressive results, the impact of the language prior, particularly in terms of generalization and robustness, remains unexplored. In this paper, we address this gap by quantifying the impact of this prior and introduce methods to benchmark its effectiveness across various settings. We generate "low-level" sentences that convey object-centric, three-dimensional spatial relationships, incorporate them as additional language priors and evaluate their downstream impact on depth estimation. Our key finding is that current language-guided depth estimators perform optimally only with scene-level descriptions and counter-intuitively fare worse with low level descriptions. Despite leveraging additional data, these methods are not robust to directed adversarial attacks and decline in performance with an increase in distribution shift. Finally, to provide a foundation for future research, we identify points of failures and offer insights to better understand these shortcomings. With an increasing number of methods using language for depth estimation, our findings highlight the opportunities and pitfalls that require careful consideration for effective deployment in real-world settings