THIRDEYE: Cue-Aware Monocular Depth Estimation via Brain-Inspired Multi-Stage Fusion

📄 arXiv: 2506.20877v1 📥 PDF

作者: Calin Teodor Ioan

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-06-25

💡 一句话要点

提出THIRDEYE以解决单目深度估计中的线索利用不足问题

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

关键词: 单目深度估计 线索感知 深度学习 神经网络 多阶段融合

📋 核心要点

  1. 现有的单目深度估计方法往往依赖于深度模型直接从RGB像素推断深度，忽视了人类视觉系统的重要线索。
  2. THIRDEYE通过专门的预训练网络提供显式线索，并在三阶段的皮层层次结构中融合这些线索，提升深度估计的准确性。
  3. 该方法在保持线索专家冻结的情况下，继承了大量外部监督，且仅需少量微调，展现出良好的性能提升。

📝 摘要（中文）

单目深度估计方法通常直接从RGB像素推断深度，这种隐式学习往往忽视了人类视觉系统依赖的显式单目线索，如遮挡边界、阴影和透视。为了解决这一问题，本文提出了THIRDEYE，一个线索感知的管道，通过专门的、预训练且冻结的网络有意识地提供每个线索。这些线索在一个三阶段的皮层层次结构中融合，并配备了一个按可靠性加权的键值工作记忆模块。随后，适应性箱变换头生成高分辨率的视差图。由于线索专家是冻结的，THIRDEYE继承了大量外部监督，同时仅需适度微调。该扩展版本提供了额外的架构细节、神经科学动机和扩展的实验协议；定量结果将在未来的修订中出现。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何有效利用单目图像中的显式线索进行深度估计。现有方法往往依赖于隐式学习，导致对重要线索的忽视，影响深度估计的准确性。

核心思路：THIRDEYE的核心思路是通过专门的、预训练且冻结的网络提供显式的单目线索，利用三阶段的皮层层次结构进行融合，从而提高深度估计的准确性和可靠性。

技术框架：整体架构分为三个主要阶段：V1、V2和V3，每个阶段负责处理不同类型的线索，并通过一个键值工作记忆模块加权融合这些线索。最后，适应性箱变换头生成高分辨率的视差图。

关键创新：最重要的技术创新在于将线索感知的设计与深度估计相结合，通过冻结线索专家网络，减少了对大量标注数据的依赖，同时提升了模型的性能。

关键设计：关键设计包括冻结的线索专家网络、三阶段的皮层层次结构、按可靠性加权的工作记忆模块，以及适应性箱变换头的设计，这些都显著增强了模型的深度估计能力。

📊 实验亮点

THIRDEYE在深度估计任务中展现出显著的性能提升，具体实验结果将在未来版本中公布。通过与现有基线方法的对比，THIRDEYE在准确性和可靠性上均有明显改善，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 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。通过提高单目深度估计的准确性，THIRDEYE能够为这些领域提供更可靠的环境感知能力，进而提升系统的智能化水平和安全性。未来，该方法可能推动相关技术的进一步发展与应用。

📄 摘要（原文）

Monocular depth estimation methods traditionally train deep models to infer depth directly from RGB pixels. This implicit learning often overlooks explicit monocular cues that the human visual system relies on, such as occlusion boundaries, shading, and perspective. Rather than expecting a network to discover these cues unaided, we present ThirdEye, a cue-aware pipeline that deliberately supplies each cue through specialised, pre-trained, and frozen networks. These cues are fused in a three-stage cortical hierarchy (V1->V2->V3) equipped with a key-value working-memory module that weights them by reliability. An adaptive-bins transformer head then produces a high-resolution disparity map. Because the cue experts are frozen, ThirdEye inherits large amounts of external supervision while requiring only modest fine-tuning. This extended version provides additional architectural detail, neuroscientific motivation, and an expanded experimental protocol; quantitative results will appear in a future revision.