《Computer Vision and Image Understanding》：Structure perception and edge refinement network for monocular depth estimation
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單目深度估計對場景理解和視覺下游任務意義重大，但存在場景結構感知不準、細節利用不足等問題。研究人員提出 SE-MDE 方法，設計 DEE 和 DENet。實驗證明該方法在 NYU v2 和 KITTI 數據集上性能卓越，為單目深度估計發展助力。
在計算機視覺領域，單目深度估計就像給機器裝上了 “深度感知的眼睛”，能讓它從一張普通的 RGB 圖像中，精準地判斷出每個像素對應的深度信息。這一技術在場景重建、3D 物體檢測、視覺同步定位與地圖構建（SLAM）以及自動駕駛等眾多關鍵領域都有著舉足輕重的地位。想象一下，自動駕駛汽車要是能準確 “看” 清周圍物體的距離，就能提前做出更安全、更合理的決策；在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）場景中，精準的深度感知能為用戶帶來更加身臨其境的體驗。
然而，單目深度估計并非一帆風順。由于它本身是一個固有的模糊且不適定的問題，加上真實場景中存在著各種各樣的挑戰，如復雜的紋理和結構變化、物體之間的相互遮擋以及豐富多樣的幾何細節，導致要實現高精度的單目深度估計困難重重�，F有的基于卷積神經網絡（CNN）的模型，雖然在一定程度上取得了進展，但卻存在著一些難以忽視的缺陷，比如卷積操作帶來的固有感受野限制，以及隨著網絡層級加深，圖像空間分辨率逐漸降低，使得大量的局部信息丟失。
近年來，視覺 Transformer 的出現為解決這類問題帶來了新的希望。它在建模長距離依賴關系方面表現出色，能夠更好地捕捉圖像中的全局信息。不少研究嘗試將 Transformer 融入到深度估計的特征提取編碼器中，甚至完全替代原有的卷積編碼器，也取得了一定的成果。但即便如此，仍然存在兩個突出的問題：一是對場景的感知不夠充分，使得在某些區域無法準確估計深度；二是對細節的關注度不夠，容易造成局部細節的丟失和邊緣的模糊。
為了攻克這些難題，來自未知研究機構的研究人員開展了一項關于單目深度估計的研究，提出了一種全新的結構感知和邊緣細化單目深度估計方法（SE - MDE）。該研究成果發表在《Computer Vision and Image Understanding》上，為單目深度估計領域帶來了新的突破。
研究人員主要運用了以下幾種關鍵技術方法：
- 構建分層 Transformer 骨干網絡：為后續的特征提取和處理奠定基礎，它能整合不同層級的特征信息。
- 設計深度增強編碼器（DEE）：通過多尺度池化分支和混合注意力機制，有效感知場景的整體結構，同時對不同區域的特征響應進行優化。多尺度池化可以從不同尺度上提取特征，混合注意力機制則能聚焦于關鍵區域，增強對場景結構的理解。
- 引入密集邊緣引導網絡（DENet）：充分利用低層次特征，通過自適應通道融合（ACF）和邊緣感知塊（EAB）來增強細節和邊緣的深度，從而實現更精準的像素級深度回歸。
下面來看具體的研究結果：
- 深度增強編碼器（DEE）的效果：DEE 通過多尺度池化和混合注意力機制，成功捕獲了場景的全局表示，并進一步聚焦于場景結構。多尺度池化分支能夠融合不同尺度下的特征，捕捉到圖像中不同大小物體和區域的信息；混合注意力機制則使得網絡可以更有針對性地關注場景中的關鍵結構部分，抑制無關特征的干擾，提升了對場景整體結構的感知能力。
- 密集邊緣引導網絡（DENet）的作用：DENet 通過自適應通道融合（ACF）和邊緣感知塊（EAB），對低層次特征進行逐步細化，充分挖掘和利用了包含邊緣深度在內的局部細節。ACF 可以根據不同通道的重要性進行自適應融合，EAB 則專門針對邊緣區域進行優化，使得生成的深度圖在細節和邊緣處更加準確、清晰。
- 整體方法的性能驗證：研究人員在紐約大學室內數據集（NYU v2）和卡爾斯魯厄理工學院和豐田技術研究院聯合數據集（KITTI）這兩個具有挑戰性的數據集上進行了廣泛的實驗。實驗結果表明，SE - MDE 方法在統一的實驗環境下，達到了當前最先進的性能水平，無論是在深度估計的準確性還是在細節和邊緣的處理上，都表現優異。
研究結論和討論部分：SE - MDE 方法的提出，為單目深度估計領域提供了一種有效的解決方案。它成功地解決了當前深度估計方法中存在的場景結構感知不準確和細節利用不充分的問題，通過深度增強編碼器（DEE）和密集邊緣引導網絡（DENet）的協同工作，顯著提升了深度估計的精度和質量。這一研究成果不僅在理論上豐富了單目深度估計的方法體系，而且在實際應用中具有巨大的潛力，能夠為自動駕駛、機器人導航、虛擬現實等眾多依賴深度感知的領域提供強有力的技術支持，推動相關領域的進一步發展。
