Lightweight Prompt-Guided CLIP Adaptation for Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2604.01118v1 📥 PDF

作者: Reyhaneh Ahani Manghotay, Jie Liang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-04-01

备注: 14 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出MoA-DepthCLIP以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: 单目深度估计 视觉语言模型 参数高效 混合适配器 几何约束 深度学习 视觉变换器

📋 核心要点

  1. 现有方法在单目深度估计中往往需要大量微调，且缺乏几何精度，限制了其应用效果。
  2. 论文提出的MoA-DepthCLIP框架通过轻量级混合适配器模块，结合全局语义上下文，实现了高效的适应过程。
  3. 在NYU Depth V2基准测试中，MoA-DepthCLIP显著提高了深度估计的准确性，超越了现有的DepthCLIP基线。

📝 摘要（中文）

利用视觉语言模型（VLM）如CLIP的丰富语义特征进行单目深度估计是一种有前景的方向，但通常需要大量微调或缺乏几何精度。我们提出了一种名为MoA-DepthCLIP的参数高效框架，能够在最小监督下适应预训练的CLIP表示进行单目深度估计。该方法将轻量级的混合适配器（MoA）模块集成到预训练的视觉变换器（ViT-B/32）主干中，并结合对最终层的选择性微调。这种设计使得适应过程能够空间感知，并通过全局语义上下文向量和结合深度分类与直接回归的混合预测架构进行引导。为提高结构精度，我们采用了复合损失函数以强制执行几何约束。在NYU Depth V2基准测试中，MoA-DepthCLIP取得了竞争性结果，显著超越DepthCLIP基线，将$δ_1$准确率从0.390提升至0.745，RMSE从1.176降低至0.520。这些结果在所需可训练参数显著减少的情况下实现，表明轻量级、提示引导的MoA是一种将VLM知识转移到细粒度单目深度估计任务的高效策略。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决单目深度估计中现有方法对几何精度的不足和微调需求过大的问题。现有的视觉语言模型（VLM）在此任务中的应用效果不佳，限制了其实际应用。

核心思路：论文提出的MoA-DepthCLIP框架通过引入轻量级的混合适配器（MoA）模块，结合全局语义上下文向量，实现了在最小监督下的高效适应。这种设计使得模型能够在保持低参数量的同时，提升深度估计的准确性。

技术框架：整体架构包括预训练的视觉变换器（ViT-B/32）主干，轻量级的MoA模块，以及对最终层的选择性微调。通过这种结构，模型能够有效整合语义信息与几何约束。

关键创新：最重要的技术创新在于轻量级的混合适配器（MoA）模块的引入，使得模型在适应过程中能够实现空间感知，且在参数效率上优于现有方法。

关键设计：论文中采用了复合损失函数，以强制执行几何约束，从而提高结构准确性。此外，选择性微调的策略使得模型在保持较少可训练参数的情况下，依然能够取得显著的性能提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MoA-DepthCLIP在NYU Depth V2基准测试中，$δ_1$准确率从0.390提升至0.745，RMSE从1.176降低至0.520，显著超越DepthCLIP基线，证明了其在深度估计任务中的有效性和优势。

🎯 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，能够为这些领域提供高精度的深度信息，提升系统的环境感知能力。未来，该方法有望在更复杂的场景中得到应用，推动单目深度估计技术的发展。

📄 摘要（原文）

Leveraging the rich semantic features of vision-language models (VLMs) like CLIP for monocular depth estimation tasks is a promising direction, yet often requires extensive fine-tuning or lacks geometric precision. We present a parameter-efficient framework, named MoA-DepthCLIP, that adapts pretrained CLIP representations for monocular depth estimation with minimal supervision. Our method integrates a lightweight Mixture-of-Adapters (MoA) module into the pretrained Vision Transformer (ViT-B/32) backbone combined with selective fine-tuning of the final layers. This design enables spatially-aware adaptation, guided by a global semantic context vector and a hybrid prediction architecture that synergizes depth bin classification with direct regression. To enhance structural accuracy, we employ a composite loss function that enforces geometric constraints. On the NYU Depth V2 benchmark, MoA-DepthCLIP achieves competitive results, significantly outperforming the DepthCLIP baseline by improving the $δ_1$ accuracy from 0.390 to 0.745 and reducing the RMSE from 1.176 to 0.520. These results are achieved while requiring substantially few trainable parameters, demonstrating that lightweight, prompt-guided MoA is a highly effective strategy for transferring VLM knowledge to fine-grained monocular depth estimation tasks.