AdaBins: Depth Estimation using Adaptive Bins

论文来源

code

本文仅作学习分享

摘要

• 本文的核心：单张RGB图像 → 估计高质量稠密深度图
• 本文的工作流程：一个基线编码解码卷积网络＋基于transformer的架构块block ，
• 核心:AdaBins,将深度范围划分为bins，其中心值为自适应估计每张图像；最终的深度值是bin center的线性组合。
  

---

介绍

• 计算机视觉领域的经典问题：输入单张RGB图像→估计其高质量稠密深度图。

• 本文动机：推测当前的架构对输出值没有作足够的全局分析；卷积层处理全局信息条件苛刻。

• 工作概述：坚信全局处理对高分辨率影响效果显著；因而，对传统编码解码器输出的图像进行全局统计分析，并利用一个在高分辨率情况下学习的后处理构建块以优化输出图；进而分析和修整深度的分布值。

• 不同RGB输入对应的深度分布会有很大的不同——深度直方图
  

• 本文研究：一种网络学习自适应方法，关注于输入图像场景中更容易出现深度范围的区域。

---

相关工作

单眼深度估计、编码解码、Transformer

---

方法

动机： 前人的工作，建议将深度范围划分为确定宽度的固定数量 的bin，其有所限制。作者想将其进一步泛化：首先，提出计算根据输入场景的特征动态变化的自适应容器；其次，分类方法会导致深度值离散化，导致视觉质量差，深度不连续现象明显，预测的最终深度值作为一个线性组合的bin中心；因而能够将分类的优点与深度图回归的优点结合起来 。

AdaBins细节：4种架构选择，bins→fixed/trained；bins width→fixed/trained

重点分析：

• 前人工作：encoder - attention - decoder;
• 本文工作：encoder - decoder - attention；
• 工作原因：在空间分辨率更高的张量上使用注意力可以获得更好的结果。
• 两个版块：an encoder-decoder block + AdaBins Module

An encoder-decoder block	AdaBins Module
a pre-trained EfficientNet B5 encoder	GPU硬件限制，输入H/2 W/2
a standard feature upsampling decoder	模块1输出的仅为 a tensor -decoded features
基于[1]的网络,修改： 1.EfficientNet B5 2.a diffierent loss function	见详细介绍

Mini-ViT	估计深度范围的子区间，给定的图像同时需要局部架构信息和全局分布信息 如果利用全局attention——计算bin widths vector——昂贵、复杂 灵感：vision transformers获取bin width
Bin-widths	基于transformers需要解决： mViT：接收的是a tensor of decoded features transformer：需要的输入是a sequence of fixed size vectors 方案：利用一个卷积块（Conv p × p），得到a tensor of size (h/p × w/p × E)
Transformer	patch embeddings + learned positional encodings → input transformer
Range attention maps	transformer → Bin Widths & 更多的全局信息 keys：计算点积的注意力权重之间的像素特征 Queries ： transformer输出嵌入 则网络将来自transformer的自适应全局信息集成到解码特征的局部信息中。 final depth → 全局信息 R + 局部信息 b
Hybrid regression	R：a softmax activation → obtain N-channels c(b)：bin中心深度 depth=该像素处的Softmax分数与深度bin中心c(b)的线性组合 估计最有可能的bin的中心vs 估计所有bin中心的线性组合，能够预测平滑的深度图，而不需要离散的伪影。
Loss function	Pixel-wise depth loss

损失函数 &度量指标：

SI Scale-Invariant loss	尺度不变损失YES	像素深度损失
bi-directional chamfer loss	双向槽损失YES	Bin中心稠密损失
L1 loss & LAD & LAE	L1范数损失函数	把目标值与估计值的绝对差值的总和最小化
RMSE Root Mean Square Error	均方根误差	衡量观测值与真实值之间的偏差
SSIM structural similarity index	结构相似性指数	度量两幅图像间的结构相似性
REL average relative error	平均相对误差	反映测量的可信度
Sq.Rel squared Relative difference	相对差平方平均误差
average（）error	平均（）误差
threshold accuracy ()	阈值准确性

---

实验

数据集、度量指标、与最新技术相比、消融实验

---

总结

• 本文重点：AdaBins（CNN+Transformer）
• 期望：研究在高分辨率的信息全局处理是否也可以提高其他任务的性能，如分割，正常估计，和多图像的三维重建。