EfficientDepth: A Fast and Detail-Preserving Monocular Depth Estimation Model

📄 arXiv: 2509.22527v1 📥 PDF

作者: Andrii Litvynchuk, Ivan Livinsky, Anand Ravi, Nima Kalantari, Andrii Tsarov

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-26

备注: 12 pages, 7 figures, 5 tables

💡 一句话要点

EfficientDepth：一种快速且保留细节的单目深度估计模型

🎯 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 Transformer 卷积神经网络 深度学习 几何一致性

📋 核心要点

  1. 现有单目深度估计方法在几何一致性、细节保留、真实场景鲁棒性和计算效率方面存在不足，限制了其在实际应用中的潜力。
  2. EfficientDepth结合Transformer架构和轻量级卷积解码器，并引入双峰密度头，以实现高效且精细的深度图估计。
  3. 通过在合成和真实数据上进行训练，并采用多阶段优化策略和基于LPIPS的损失函数，EfficientDepth在性能和效率上均有所提升。

📝 摘要（中文）

单目深度估计（MDE）在机器人、增强现实和自动驾驶等多种计算机视觉应用中起着关键作用。尽管最近取得了进展，但现有方法通常无法满足3D重建和视图合成的关键要求，包括几何一致性、精细细节、对反射表面等现实世界挑战的鲁棒性以及边缘设备的效率。为了解决这些挑战，我们引入了一种新颖的MDE系统，称为EfficientDepth，它结合了Transformer架构与轻量级卷积解码器，以及允许网络估计详细深度图的双峰密度头。我们使用标记的合成和真实图像以及使用高性能MDE方法生成的伪标记真实图像来训练我们的模型。此外，我们采用多阶段优化策略来提高训练效率并生成强调几何一致性和精细细节的模型。最后，除了常用的目标之外，我们还引入了基于LPIPS的损失函数，以鼓励网络生成详细的深度图。实验结果表明，EfficientDepth实现了与现有最先进模型相当或更好的性能，同时显著减少了计算资源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目深度估计（MDE）中现有方法在几何一致性、细节保留、真实场景鲁棒性和计算效率方面的不足。现有方法难以在边缘设备上部署，并且在处理反射表面等复杂场景时表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是结合Transformer架构的全局建模能力和卷积解码器的局部细节提取能力，并引入双峰密度头以更好地表示深度分布。通过这种混合架构，模型能够在保持计算效率的同时，生成更准确、更精细的深度图。

技术框架：EfficientDepth系统主要包含三个部分：Transformer编码器、轻量级卷积解码器和双峰密度头。Transformer编码器负责提取图像的全局特征，卷积解码器负责从编码后的特征中重建深度图，双峰密度头用于预测每个像素的深度分布。模型在合成和真实数据集上进行训练，并采用多阶段优化策略。

关键创新：该论文的关键创新在于混合架构的设计，它有效地结合了Transformer和卷积网络的优势。此外，双峰密度头的设计允许模型更好地处理深度不确定性，从而生成更准确的深度图。基于LPIPS的损失函数也鼓励模型生成更精细的深度图。

关键设计：Transformer编码器采用标准的Transformer结构，卷积解码器采用轻量级设计以减少计算量。双峰密度头预测两个高斯分布的参数，用于表示每个像素的深度分布。损失函数包括深度回归损失、梯度损失和基于LPIPS的损失。多阶段优化策略包括首先在合成数据上训练模型，然后在真实数据上进行微调。

📊 实验亮点

实验结果表明，EfficientDepth在性能上与现有最先进的模型相当或更好，同时显著降低了计算资源需求。具体性能数据和对比基线在论文中给出，表明EfficientDepth在精度和效率之间取得了良好的平衡。

🎯 应用场景

EfficientDepth在机器人、增强现实和自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于3D重建、视图合成、场景理解和导航等任务。由于其高效性，EfficientDepth特别适合在边缘设备上部署，从而实现实时的深度感知和应用。

📄 摘要（原文）

Monocular depth estimation (MDE) plays a pivotal role in various computer vision applications, such as robotics, augmented reality, and autonomous driving. Despite recent advancements, existing methods often fail to meet key requirements for 3D reconstruction and view synthesis, including geometric consistency, fine details, robustness to real-world challenges like reflective surfaces, and efficiency for edge devices. To address these challenges, we introduce a novel MDE system, called EfficientDepth, which combines a transformer architecture with a lightweight convolutional decoder, as well as a bimodal density head that allows the network to estimate detailed depth maps. We train our model on a combination of labeled synthetic and real images, as well as pseudo-labeled real images, generated using a high-performing MDE method. Furthermore, we employ a multi-stage optimization strategy to improve training efficiency and produce models that emphasize geometric consistency and fine detail. Finally, in addition to commonly used objectives, we introduce a loss function based on LPIPS to encourage the network to produce detailed depth maps. Experimental results demonstrate that EfficientDepth achieves performance comparable to or better than existing state-of-the-art models, with significantly reduced computational resources.