几何感知对称域自适应单目深度估计新方法

"基于几何感知的对称域自适应单目深度估计" 在计算机视觉领域，单目深度估计是一项重要的技术，它旨在从单张图像中推断出场景的三维深度信息。随着深度学习的发展，尤其是深度卷积神经网络（DCNNs）的应用，单目深度估计的准确度有了显著提升。然而，依赖于带有地面真实深度标签的大量训练数据是这些模型的一大挑战，而这样的数据通常获取困难且成本高昂。 为了解决这一问题，研究者们转向了无监督学习方法，如利用几何线索来训练深度估计网络。尽管这些方法可以避免依赖真实深度标签，但它们的性能往往受光照变化、遮挡和图像模糊等因素的影响，不如有监督学习稳定。因此，一种新的策略是利用域适应技术，从具有深度标签的合成图像中迁移知识到真实世界的数据。 本文提出的“基于几何感知的对称域自适应框架”（GASDA）正是针对这一问题的解决方案。GASDA强调了目标域（真实数据）中自然图像的几何结构对于高性能深度预测的重要性。该框架同时利用了合成数据的深度标签和真实数据中的极线几何信息，这是一种几何感知的策略。通过在端到端网络中采用对称训练，GASDA不仅优化了图像风格转换，还能生成更高质量的深度图。 实验结果显示，GASDA方法的有效性，并且与现有的先进方法相比具有竞争力。这种创新的域适应策略为深度估计提供了一个新的视角，特别是在处理真实世界数据时，能够更好地应对光照、遮挡等复杂条件，提高了深度预测的鲁棒性。 该研究的贡献在于： 1. 提出了一种几何感知的对称域自适应方法，结合了合成数据的标签信息和真实数据的几何特性。 2. 设计了端到端的网络结构，包括两个图像风格转换器和一个深度估计器，通过对称训练实现更好的图像转换和深度生成。 3. 实验验证了GASDA在无监督深度估计上的优越性能，与当前最佳方法相比表现优秀。 GASDA为单目深度估计提供了一个新的范例，特别是在利用合成数据进行域适应时，如何更好地捕捉和利用真实数据的几何特性。这种方法对于推动无监督深度估计技术的进步具有重要意义，并且其代码公开，有助于其他研究者在此基础上进行进一步的研究和开发。