Digging into contrastive learning for robust depth estimation with diffusion models
作者: Jiyuan Wang, Chunyu Lin, Lang Nie, Kang Liao, Shuwei Shao, Yao Zhao
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-15 (更新: 2024-09-22)
备注: Accept by ACM MM 2024, Camera Ready Version
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出D4RD以解决复杂环境下深度估计不可靠问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 深度估计 扩散模型 对比学习 知识蒸馏 鲁棒性 复杂环境 多级对比
📋 核心要点
- 现有的扩散模型在复杂环境下（如雨雪天气）进行深度估计时，表现不够可靠，导致性能下降。
- 本文提出D4RD方法，通过定制的对比学习模式和知识蒸馏技术，增强扩散模型在复杂环境中的鲁棒性。
- 实验结果显示，D4RD在合成数据集和真实天气条件下的表现超越了现有的最先进方法，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
近年来，基于扩散的深度估计方法因其优雅的去噪模式和良好的性能而受到广泛关注。然而，在雨雪等恶劣环境下，这些方法通常表现不佳。本文提出了一种新颖的鲁棒深度估计方法D4RD，采用定制的对比学习模式，旨在减轻复杂环境中的性能下降。具体而言，我们将知识蒸馏的优势融入对比学习，构建了'三位一体'对比方案，利用前向扩散过程中的采样噪声作为自然参考，引导不同场景中的预测噪声朝向更稳定和精确的最优解。此外，我们将噪声级别三位一体扩展到更通用的特征和图像级别，建立多级对比以分散鲁棒感知的负担。大量实验表明，D4RD在合成腐蚀数据集和真实天气条件下超越了现有的最先进解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决基于扩散的深度估计方法在复杂环境下（如雨雪天气）表现不佳的问题。现有方法在这些条件下通常会出现性能下降和深度异常值。
核心思路：论文提出了一种名为D4RD的鲁棒深度估计方法，通过定制的对比学习模式，结合知识蒸馏的优势，利用前向扩散过程中的噪声作为参考，指导模型在复杂场景中进行更精确的深度估计。
技术框架：D4RD的整体架构包括三个主要模块：首先，通过简单有效的改进增强基线扩散模型的稳定性；其次，构建'三位一体'对比学习方案，利用噪声样本作为参考；最后，扩展到多级对比，分散鲁棒感知的负担。
关键创新：D4RD的核心创新在于将知识蒸馏与对比学习相结合，形成独特的'三位一体'对比方案。这一设计使得模型能够在复杂环境中更稳定地收敛，显著提高了深度估计的准确性。
关键设计：在关键设计方面，D4RD采用了多级对比策略，涵盖特征和图像层面，设置了适当的损失函数以平衡不同层次的学习目标，确保模型在复杂场景下的鲁棒性。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，D4RD在合成腐蚀数据集和真实天气条件下的表现优于现有最先进方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），验证了其在复杂环境下的有效性和鲁棒性。
🎯 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，这些领域对深度估计的准确性和鲁棒性要求极高。D4RD方法的提出将有助于提升这些应用在复杂环境下的性能，推动相关技术的实际应用与发展。
📄 摘要（原文）
Recently, diffusion-based depth estimation methods have drawn widespread attention due to their elegant denoising patterns and promising performance. However, they are typically unreliable under adverse conditions prevalent in real-world scenarios, such as rainy, snowy, etc. In this paper, we propose a novel robust depth estimation method called D4RD, featuring a custom contrastive learning mode tailored for diffusion models to mitigate performance degradation in complex environments. Concretely, we integrate the strength of knowledge distillation into contrastive learning, building the `trinity' contrastive scheme. This scheme utilizes the sampled noise of the forward diffusion process as a natural reference, guiding the predicted noise in diverse scenes toward a more stable and precise optimum. Moreover, we extend noise-level trinity to encompass more generic feature and image levels, establishing a multi-level contrast to distribute the burden of robust perception across the overall network. Before addressing complex scenarios, we enhance the stability of the baseline diffusion model with three straightforward yet effective improvements, which facilitate convergence and remove depth outliers. Extensive experiments demonstrate that D4RD surpasses existing state-of-the-art solutions on synthetic corruption datasets and real-world weather conditions. Source code and data are available at \url{https://github.com/wangjiyuan9/D4RD}.