简要介绍 | 单目深度估计

注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对单目深度估计进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。
注2："简要介绍"系列的所有创作均使用了AIGC工具辅助

探索视觉世界的无限可能：单目深度估计介绍

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1. 背景介绍

深度估计是计算机视觉领域的一项重要任务，它旨在通过分析图像中的像素信息来推断场景中物体之间的距离关系。深度估计在自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域具有广泛的应用。

深度估计的方法主要可以分为两类：立体视觉法和单目深度估计法。立体视觉法利用多个摄像头获取的图像信息进行深度估计，但其在硬件成本、计算复杂性和可移植性方面存在一定的局限性。单目深度估计法旨在通过单个摄像头获取的图像信息进行深度估计，具有较好的实用性和可移植性。

2. 原理介绍和推导

2.1 传统方法

传统的单目深度估计方法主要依赖于 手工设计的特征 和 几何模型 。常见的方法包括基于纹理、颜色、轮廓等视觉特征的方法，以及利用透视几何和光照模型的方法。这些方法的局限性在于难以适应复杂场景和光照变化，且计算效率较低。

2.2 深度学习方法

近年来，随着深度学习技术的发展， 卷积神经网络（CNN） 在单目深度估计任务中取得了显著的进展。深度学习方法可以自动学习图像中的有效特征，并利用大量的训练数据进行端到端的训练。其主要挑战在于如何构建合适的网络结构和损失函数。

通常，单目深度估计的神经网络结构可以分为两部分：编码器和解码器。编码器负责提取图像中的高层特征，解码器则根据这些特征生成深度图。常见的编码器结构包括 VGG、ResNet 等，解码器结构则通常采用 上采样 和 跳跃连接 等技术进行设计。

在损失函数设计方面，单目深度估计的关键问题是将 无监督问题 转化为 有监督问题 。常见的方法包括 直接法 和 间接法 。直接法通过对比预测深度图和真实深度图的差异来设计损失函数，如均方误差损失和梯度损失。间接法则利用预测深度图生成新的图像，并与输入图像进行对比，如光度损失和结构损失。

2.3 数学推导

以光度损失为例，我们首先定义 光度差异 为预测图像 $I^{'} (x)$ 和输入图像 $I (x)$ 之间的差异：

$E (x) = I^{'} (x) - I (x)$

假设我们已经预测得到深度图 $D (x)$ ，我们可以通过 逆深度射影 技术生成新的图像 $I^{'} (x)$ ：

$\pi(KD(x)K^{-1}x)$

其中， $\pi$ 表示逆深度射影操作， $K$ 为相机内参矩阵。我们的目标是最小化光度差异的平方和：

$\sum_x || E(x) ||^2$

通过求解该优化问题，我们可以获得最优的深度图预测。

3. 研究现状

目前，单目深度估计领域的研究主要集中在以下几个方面：

网络结构设计：研究者们致力于设计更高效和更精确的编码器和解码器结构，以提高深度估计的性能。例如，引入注意力机制、多尺度特征融合等技术。
损失函数设计：研究者们探讨了多种损失函数设计方法，以克服直接法和间接法的各自局限性。例如，结合几何约束、稀疏监督等技术。
自监督学习：自监督学习是一种利用未标注数据进行训练的方法，其在单目深度估计任务中具有重要的潜力。研究者们探讨了多种自监督学习方法，如循环一致性、视差排序等。
融合多模态信息：多模态信息，如光线、纹理和运动等，可以提供更丰富的场景信息以辅助深度估计。研究者们探讨了将多模态信息融合到单目深度估计框架中的方法，如利用光流估计、融合激光雷达数据等。
实时性能优化：实时性能是单目深度估计应用于实际场景的关键因素。研究者们致力于提高算法的计算效率，包括设计轻量化网络结构、使用模型压缩技术等。
鲁棒性提升：为了应对复杂的场景和光照变化，研究者们探讨了提高单目深度估计鲁棒性的方法，如数据增强、领域自适应等。
跨数据集泛化：针对不同数据集之间的差异，研究者们尝试提高模型在不同数据集上的泛化能力，如迁移学习、元学习等。