深度学习与语义理解：单目深度估计的新方法

本文主要探讨了基于语义增强和注意力损失的单目深度估计方法，旨在提高深度预测的准确性和对远程深度区域的表现。作者观察到现有的深度数据集中，像素深度值存在长尾分布，而大多数现有方法忽视了这种不平衡，导致模型在远距离深度区域的性能受限。 在论文中，作者深入研究了深度值的长尾属性，并提出了一种新的网络监督机制——注意力损失模型，专注于优化遥远深度区域的表示。这一模型能够动态地关注和调整不同深度区域的权重，以平衡训练过程。 此外，为利用语义信息提升单目深度估计的性能，文章提出了一种协同网络结构。这个网络能自动学习深度估计与语义标记任务之间的信息共享策略。通过协同学习和注意力驱动的损失函数，深度估计和语义分割任务可以相互促进，从而提高整体性能。 实验结果在具有挑战性的室内数据集上显示，该方法在单目深度估计和语义分割任务上都有显著提升。关键词包括单眼深度、语义标签和注意力损失。 单目深度预测是一个开放性问题，由于其固有的模糊性，以往的方法依赖于深度学习和大量训练数据来逼近人类对深度感知的能力。尽管已有方法通过基础损失函数提高了准确性，但它们未能充分考虑到深度数据的统计特性。作者提出的注意力损失模型和协同网络架构是对这一现状的重要改进，它更符合自然场景的深度分布规律，有助于深度学习模型更好地适应和理解复杂环境。