跨相机深度估计知识迁移技术解析

跨相机深度估计知识迁移

技术背景

深度信息对机器人定位、建图和障碍物检测等应用至关重要。传统深度获取设备（如激光雷达）存在体积大、功耗高等问题，而单目深度估计(MDE)技术凭借低成本、免校准等优势成为更实用的解决方案。但不同相机的硬件/软件差异会导致图像风格差异，使得基于单一相机训练的MDE模型存在域偏移问题。

核心方法

提出基于深度学习的域适应框架，关键创新点包括：

1. 特征分解：将图像特征空间解耦为内容特征（跨域共享的语义信息）和风格特征（相机特定的纹理/色彩）
2. 对抗训练：通过判别器迫使内容编码器生成域不变特征
3. 分离批归一化：独立学习源域/目标域统计量，提升特征对齐效果

模型训练框架包含共享内容编码器、域特定风格编码器和深度估计解码器

技术实现

损失函数包含三个关键组件：

• 特征分解损失：通过图像重建和风格迁移任务引导特征解耦
• 特征对齐损失：采用对抗训练策略消除域间差异
• 深度估计损失：作为主要优化目标

# 伪代码示例
content_features = shared_encoder(images)
style_features = domain_specific_encoder(images)
recon_images = generator(content_features, style_features)
depth_pred = decoder(content_features)

性能优势

在三种场景下的测试表明：

1. 跨相机适应：误差降低20%
2. 合成到真实数据适应：计算量减少27%（以MACs衡量）
3. 恶劣天气适应：首次实现雾天场景的深度估计优化

雾天条件下对车辆、交通标志等物体的深度预测效果对比

应用前景

该技术可应用于机器人导航、增强现实等领域，未来有望集成到智能设备中。研究团队开源了相关代码以促进领域发展。