SPIdepth: Strengthened Pose Information for Self-supervised Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2404.12501v3 📥 PDF

作者: Mykola Lavreniuk

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2024-04-18 (更新: 2024-09-03)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SPIdepth以增强姿态信息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: 自监督学习 单目深度估计 姿态信息 深度学习 计算机视觉 自动驾驶 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有自监督单目深度估计方法在姿态信息利用上存在不足，限制了深度估计的精度。
  2. SPIdepth通过增强姿态网络的能力，优先考虑姿态信息在深度估计中的重要性，从而改善场景理解。
  3. 在KITTI、Cityscapes和Make3D等数据集上，SPIdepth在多个指标上显著超越了现有方法，展示了其优越性。

📝 摘要（中文）

自监督单目深度估计在自动驾驶和机器人领域受到广泛关注。尽管近期方法如自查询层（SQL）在运动推断深度方面取得了一定进展，但往往忽视了增强姿态信息的潜力。本文提出了SPIdepth，一种优先增强姿态网络以改善深度估计的新方法。SPIdepth在SQL的基础上，强调姿态信息在捕捉细粒度场景结构中的重要性。通过增强姿态网络的能力，SPIdepth在场景理解和深度估计方面取得了显著进展。在KITTI、Cityscapes和Make3D等基准数据集上的实验结果表明，SPIdepth的性能超越了之前的方法，尤其在自监督KITTI基准上表现最佳，创造了新的最优结果。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决自监督单目深度估计中姿态信息利用不足的问题。现有方法如SQL虽然在运动推断深度方面有所进展，但未能充分利用姿态信息，导致深度估计精度受限。

核心思路：SPIdepth的核心思路是通过增强姿态网络的能力，强调姿态信息在捕捉细粒度场景结构中的重要性。通过这种方式，SPIdepth能够更准确地进行深度估计，从而提升整体场景理解能力。

技术框架：SPIdepth的整体架构包括一个增强的姿态网络和深度估计模块。首先，姿态网络提取运动信息，然后将其与深度估计模块结合，以实现更精确的深度推断。

关键创新：SPIdepth的主要创新在于其对姿态信息的重视和增强，这与现有方法的侧重点不同。通过强化姿态网络，SPIdepth在深度估计的准确性和场景理解能力上取得了显著提升。

关键设计：在技术细节上，SPIdepth采用了特定的损失函数来优化姿态网络的输出，并设计了高效的网络结构以确保在单图像推断时的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SPIdepth在KITTI数据集上取得了最低的AbsRel（0.029）、SqRel（0.069）和RMSE（1.394），创造了新的最优结果。此外，在Cityscapes上，SPIdepth在AbsRel、SqRel和RMSE上分别比SQLdepth提高了21.7%、36.8%和16.5%。在Make3D上，SPIdepth在零样本条件下超越了所有其他模型，展示了其卓越的性能。

🎯 应用场景

SPIdepth在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高单目深度估计的准确性，该方法能够为实时场景理解提供更可靠的支持，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Self-supervised monocular depth estimation has garnered considerable attention for its applications in autonomous driving and robotics. While recent methods have made strides in leveraging techniques like the Self Query Layer (SQL) to infer depth from motion, they often overlook the potential of strengthening pose information. In this paper, we introduce SPIdepth, a novel approach that prioritizes enhancing the pose network for improved depth estimation. Building upon the foundation laid by SQL, SPIdepth emphasizes the importance of pose information in capturing fine-grained scene structures. By enhancing the pose network's capabilities, SPIdepth achieves remarkable advancements in scene understanding and depth estimation. Experimental results on benchmark datasets such as KITTI, Cityscapes, and Make3D showcase SPIdepth's state-of-the-art performance, surpassing previous methods by significant margins. Specifically, SPIdepth tops the self-supervised KITTI benchmark. Additionally, SPIdepth achieves the lowest AbsRel (0.029), SqRel (0.069), and RMSE (1.394) on KITTI, establishing new state-of-the-art results. On Cityscapes, SPIdepth shows improvements over SQLdepth of 21.7% in AbsRel, 36.8% in SqRel, and 16.5% in RMSE, even without using motion masks. On Make3D, SPIdepth in zero-shot outperforms all other models. Remarkably, SPIdepth achieves these results using only a single image for inference, surpassing even methods that utilize video sequences for inference, thus demonstrating its efficacy and efficiency in real-world applications. Our approach represents a significant leap forward in self-supervised monocular depth estimation, underscoring the importance of strengthening pose information for advancing scene understanding in real-world applications. The code and pre-trained models are publicly available at https://github.com/Lavreniuk/SPIdepth.