MonoGlass3D: Monocular 3D Glass Detection with Plane Regression and Adaptive Feature Fusion

📄 arXiv: 2509.05599v1 📥 PDF

作者: Kai Zhang, Guoyang Zhao, Jianxing Shi, Bonan Liu, Weiqing Qi, Jun Ma

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-06

💡 一句话要点

MonoGlass3D：提出基于平面回归和自适应特征融合的单目3D玻璃检测方法

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

关键词: 单目3D检测 玻璃检测 平面回归 自适应特征融合 深度估计 计算机视觉 透明物体感知

📋 核心要点

  1. 现有方法难以准确检测和定位3D环境中的玻璃，主要原因是玻璃的光学特性以及缺乏相关的真实世界数据集。
  2. MonoGlass3D通过自适应特征融合模块捕获上下文信息，并利用平面回归流程集成几何属性，从而实现更精确的玻璃检测。
  3. 实验结果表明，该方法在玻璃分割和单目玻璃深度估计方面优于现有技术，验证了几何和上下文信息结合的有效性。

📝 摘要（中文）

玻璃在3D环境中的检测和定位对视觉感知系统提出了重大挑战，因为玻璃的光学特性常常阻碍传统传感器准确区分玻璃表面。缺乏专注于玻璃物体的真实世界数据集进一步阻碍了该领域的发展。为了解决这个问题，我们引入了一个新的数据集，其中包含各种玻璃配置以及来自不同真实场景的精确3D标注。在此数据集的基础上，我们提出了一种名为MonoGlass3D的新方法，该方法专为各种环境中的单目3D玻璃检测而定制。为了克服玻璃外观模糊和上下文多样性带来的挑战，我们提出了一个自适应特征融合模块，该模块使网络能够在不同条件下有效地捕获上下文信息。此外，为了利用玻璃表面独特的平面几何特性，我们提出了一个平面回归流程，该流程能够在我们的框架内无缝集成几何属性。大量实验表明，我们的方法在玻璃分割和单目玻璃深度估计方面均优于最先进的方法。我们的结果突出了结合几何和上下文线索来理解透明表面的优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在单目3D玻璃检测中面临的痛点在于玻璃外观的模糊性以及场景上下文的多样性。传统传感器难以准确区分玻璃表面，且缺乏大规模、高质量的玻璃数据集用于训练和评估模型。这导致现有方法在复杂场景下的玻璃检测性能较差。

核心思路：MonoGlass3D的核心思路是结合上下文信息和几何信息来提升玻璃检测的准确性。通过自适应特征融合模块，网络可以根据不同的场景条件动态地调整特征权重，从而更好地捕获上下文信息。同时，利用玻璃表面的平面几何特性，通过平面回归流程将几何信息融入到检测框架中。

技术框架：MonoGlass3D的整体框架包含以下几个主要模块：1) 特征提取模块：用于从单目图像中提取视觉特征。2) 自适应特征融合模块：用于融合不同尺度的特征，并根据场景上下文动态调整特征权重。3) 平面回归模块：用于预测玻璃表面的平面参数。4) 玻璃分割模块：用于分割图像中的玻璃区域。5) 深度估计模块：用于估计玻璃区域的深度信息。

关键创新：MonoGlass3D的关键创新在于自适应特征融合模块和平面回归流程的结合。自适应特征融合模块能够有效地捕获上下文信息，从而克服玻璃外观的模糊性。平面回归流程则利用了玻璃表面的平面几何特性，为检测提供了额外的几何约束。这种结合使得MonoGlass3D能够更准确地检测和定位玻璃。

关键设计：在自适应特征融合模块中，使用了注意力机制来动态调整不同特征的权重。在平面回归流程中，使用了最小二乘法来拟合玻璃表面的平面参数。损失函数包括分割损失、深度损失和平⾯参数损失，用于联合优化分割、深度估计和平面回归。

📊 实验亮点

实验结果表明，MonoGlass3D在玻璃分割和单目玻璃深度估计方面均优于现有方法。具体而言，在玻璃分割任务上，MonoGlass3D的性能提升了X%。在单目玻璃深度估计任务上，MonoGlass3D的深度估计误差降低了Y%。这些结果验证了自适应特征融合模块和平面回归流程的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能驾驶、机器人导航、增强现实等领域。在智能驾驶中，准确检测玻璃可以提高车辆对周围环境的感知能力，避免碰撞事故。在机器人导航中，机器人可以更好地理解室内环境，避免撞到玻璃门窗。在增强现实中，可以更真实地渲染玻璃物体，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Detecting and localizing glass in 3D environments poses significant challenges for visual perception systems, as the optical properties of glass often hinder conventional sensors from accurately distinguishing glass surfaces. The lack of real-world datasets focused on glass objects further impedes progress in this field. To address this issue, we introduce a new dataset featuring a wide range of glass configurations with precise 3D annotations, collected from distinct real-world scenarios. On the basis of this dataset, we propose MonoGlass3D, a novel approach tailored for monocular 3D glass detection across diverse environments. To overcome the challenges posed by the ambiguous appearance and context diversity of glass, we propose an adaptive feature fusion module that empowers the network to effectively capture contextual information in varying conditions. Additionally, to exploit the distinct planar geometry of glass surfaces, we present a plane regression pipeline, which enables seamless integration of geometric properties within our framework. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art approaches in both glass segmentation and monocular glass depth estimation. Our results highlight the advantages of combining geometric and contextual cues for transparent surface understanding.