Promoting CNNs with Cross-Architecture Knowledge Distillation for Efficient Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2404.16386v1 📥 PDF

作者: Zhimeng Zheng, Tao Huang, Gongsheng Li, Zuyi Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-25

💡 一句话要点

提出DisDepth以提升单目深度估计的效率

🎯 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: 单目深度估计 知识蒸馏 卷积神经网络 变换器模型 高效模型 局部-全局卷积 自适应损失

📋 核心要点

  1. 现有的单目深度估计方法在计算效率和模型轻量化方面面临挑战，尤其是变换器模型的高计算开销限制了其应用。
  2. 本文提出的DisDepth方法通过跨架构知识蒸馏，利用变换器模型的优势来增强卷积神经网络的性能，提升了深度估计的效率。
  3. 在KITTI和NYU Depth V2数据集上的实验结果显示，DisDepth在多种高效骨干网络上实现了显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，单目深度估计（MDE）的性能因集成变换器模型而显著提升。然而，变换器模型通常计算开销较大，且在轻量级模型中的有效性有限，限制了其在资源受限设备上的应用。本文提出了一种跨架构知识蒸馏方法DisDepth，通过最先进的变换器模型来增强高效的卷积神经网络（CNN）模型。我们首先构建了一个简单的卷积基础MDE框架，并通过新颖的局部-全局卷积模块来捕捉图像中的局部和全局信息。为了有效蒸馏变换器教师中的有价值信息，我们引入了一个“幽灵解码器”来适应教师模型，使其特征与学生模型对齐，同时保持原有性能。我们还提出了一种自适应知识蒸馏损失，指导学生关注更有价值的特征。大量实验表明，DisDepth在KITTI和NYU Depth V2数据集上显著提升了多种高效骨干网络的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决单目深度估计中变换器模型计算开销大、轻量级模型有效性不足的问题。现有方法在资源受限设备上的应用受到限制。

核心思路：通过跨架构知识蒸馏，利用变换器模型的特征来指导卷积神经网络的学习，从而提升其性能和效率。设计幽灵解码器以对齐教师和学生模型的特征，使得蒸馏过程更加友好。

技术框架：整体架构包括卷积基础的MDE框架、局部-全局卷积模块、幽灵解码器和自适应知识蒸馏损失。局部-全局卷积模块用于捕捉图像的多层次信息，幽灵解码器则用于特征对齐。

关键创新：最重要的创新在于引入幽灵解码器和自适应知识蒸馏损失，前者使得教师模型的特征更适合学生模型，后者则帮助学生模型关注重要的深度估计特征。

关键设计：在损失函数设计上，采用自适应知识蒸馏损失，能够动态识别对深度估计有价值的特征。此外，局部-全局卷积模块的设计使得模型能够更好地捕捉图像中的重要信息。

📊 实验亮点

在KITTI和NYU Depth V2数据集上的实验结果显示，DisDepth在多种高效骨干网络上实现了显著的性能提升，具体提升幅度达到XX%，相较于基线方法表现出更优的深度估计能力。

🎯 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，能够在资源受限的设备上实现高效的深度估计，具有重要的实际价值。未来，DisDepth方法可能推动更多轻量级深度学习模型的开发与应用，提升智能设备的环境感知能力。

📄 摘要（原文）

Recently, the performance of monocular depth estimation (MDE) has been significantly boosted with the integration of transformer models. However, the transformer models are usually computationally-expensive, and their effectiveness in light-weight models are limited compared to convolutions. This limitation hinders their deployment on resource-limited devices. In this paper, we propose a cross-architecture knowledge distillation method for MDE, dubbed DisDepth, to enhance efficient CNN models with the supervision of state-of-the-art transformer models. Concretely, we first build a simple framework of convolution-based MDE, which is then enhanced with a novel local-global convolution module to capture both local and global information in the image. To effectively distill valuable information from the transformer teacher and bridge the gap between convolution and transformer features, we introduce a method to acclimate the teacher with a ghost decoder. The ghost decoder is a copy of the student's decoder, and adapting the teacher with the ghost decoder aligns the features to be student-friendly while preserving their original performance. Furthermore, we propose an attentive knowledge distillation loss that adaptively identifies features valuable for depth estimation. This loss guides the student to focus more on attentive regions, improving its performance. Extensive experiments on KITTI and NYU Depth V2 datasets demonstrate the effectiveness of DisDepth. Our method achieves significant improvements on various efficient backbones, showcasing its potential for efficient monocular depth estimation.