今天小編分享的科學經驗：橫掃16大榜單，最強開源單目深度估計算法來了，精度可以直接用于3D重建，歡迎閱讀。
單目深度估計新成果來了！
方法名為Metric3D v2，是 CVPR 單目深度估計挑戰賽冠軍方案 Metric3D 的加強版。
用一套模型參數，在未知環境中，同時解決帶尺度深度估計和法向估計兩個問題。
可用于生成真實世界的幾何估計：
在密集場景和特殊樣本上也有較好效果：
無需微調和優化，可直接用于無人機感知：
無需調整尺度參數，提供單幀 3D 點雲，其精度可以直接用于 3D 重建：
可部分替代物理深度估計工具，用于增強自動駕駛場景的單目 SLAM：
Metric3D v2 在 16 個單目深度和法向估計基準榜單上拿下 SOTA，涵蓋絕對深度、相對深度和法向估計的網域内和網域外測試。
不做尺度對齊或微調，在 KITTI 上的單目深度估計相對誤差可低至 5%。
這項工作由來自香港科技大學、阿德萊德大學、西湖大學、英特爾、香港大學、浙江大學的研究人員共同打造，目前已被 AI 頂刊 TPAMI 接收。
單目深度估計受限于尺度二義性
單目深度估計技術在計算機視覺領網域具有重要意義。這項技術能從單幅 2D 影像中推斷出場景的 3D 結構，為眾多應用提供了關鍵支持。
在傳統領網域，單目深度估計廣泛應用于自動駕駛、機器人導航、增強現實等場景，幫助智能系統更好地理解和互動環境。
随着 AIGC 的興起，單目深度估計在這一新興領網域也發揮着重要作用。它為 3D 場景生成、虛拟現實内容制作、影像編輯等任務提供了深度信息，大大提升了生成内容的真實感和沉浸感。
通過賦予 AI 系統對 3D 世界的理解能力，單目深度估計正在推動 AIGC 應用向更高維度發展。
但單目深度估計一直是一個 " 病态 " 問題，根本原因在于其受到尺度二義性的影響。
對單張影像而言，尺度二義性來自于兩個方面：
其一是物體大小未知產生的二義性：
為解決這類問題，早期可泛化的深度估計模型如 midas、leras 等使用混合數據集訓練深度估計網絡，希望模型從大量數據集中學到各個物體在場景中的大小。
然而，不同數據集相機内參有很大差異，這種差異會引起第二種尺度二義性（有時又可視作透視畸變）：
同一個物體，使用不同相機在不同距離拍攝出的影像也大致可能相同（下圖雕塑完全一致，但背景產生了畸變），因而對該物體的深度估計會受到影響 .
早期的 midas、leras 等工作，提出估計相對深度來規避相機差異帶來的尺度二義性。
近期基于 stable-diffusion 的工作如 Marigold/Geowizard 或基于數據标注的工作 DepthAnything v1/v2 能夠恢復更高精細度的相對深度，卻無法恢復尺度信息。
為恢復尺度信息，前人提出将預訓練好的相對深度模型，在特定數據集上過拟合以學習尺度信息，如 ZoeDepth。然而，該方法使得網絡學到的深度分布受限于所 finetune 的數據集，因而尺度誤差較大。
為緩解相機内參變化引起的尺度二義性，Metric3D 提出在公共相機空間中學習絕對深度。該空間被定義為一個焦距固定的針孔相機模型空間。
由于網絡不再受相機尺度二義性的影響，學習難度被大大降低了。
在符合透視投影幾何的前提下，論文提出兩種将數據從真實焦距轉換到公共焦距的方法。
影像變換法（CSTM_image）：通過縮放影像改變焦距的方法。
标籤變換法（CSTM_label）: 拉伸或壓縮整個場景 z 軸深度的方法。
憑借公共相機空間的設計，Metric3D僅僅依靠卷積模型就在 CVPR 單目深度估計挑戰賽上獲得冠軍。
△算法框架：無須微調的有尺度深度估計；無須大量額外人工稠密重建的法向學習。單目法向估計受限于數據質量
深度圖可以直接由 RGB-D 相機，激光雷達等測距傳感器獲得。
然而，法向圖真值需要稠密重建點雲的渲染，稠密重建本身需要大量工程和人工成本（如 Omnidata）。同時，室外場景的法向數據尤其難以獲得。
在 Metric3D v2 這項研究中，引入了一種聯合深度 - 法線優化框架，利用大規模深度标注的知識，克服戶外法線數據标籤稀缺的問題。
在聯合優化中，法向的知識來源有三：真實法向标注、迭代優化中深度和法向特征的前向互動 、稠密深度預測提供的偽法向标注
具體來說算法流程為：
真實世界 -> 公共空間：将影像和深度标籤從真實世界轉換到公共空間，使得影像和深度圖滿足公共空間焦距的透視投影關系。
公共空間中估計幾何：網絡在公共空間預測初始深度圖和法向圖，并通過 raft 風格的迭代優化輸出最終深度圖和法向圖。訓練過程中，使用公共空間的深度圖真值監督深度估計。
公共空間 -> 真實世界：将估計的深度圖轉回到真實世界，使之滿足實際投影關系。訓練時，當法向标注不可得時，使用預測出的深度圖求梯度得到偽法向真值，以提供弱監督。
為增強模型魯棒性，Metric3D v2 在 16 個公開數據集共計 16M 張影像上進行訓練。這些數據集由超過 10000 種相機内參采集，涵蓋室内、室外、自動駕駛等多種場景。
然而，其所需的數據量仍遠遠小于訓練 DepthAnything v1/v2 所需的 62M。
Metric3D v2 實驗結果
常規有尺度深度和法相估計的基準測試，Metric3D v2 超越 DepthAnything 和 OmniData（v2）：
相對深度估計基準測試，量化指标優于最近在 CVPR2024 大放異彩的 Marigold：
再來看定量比較。
1、多場景深度與法向估計
盡管 Metric3D v2 是判别式模型，但在一些場景下，其細粒度也可以和基于生成模型的 Marigold 平分秋色。
同時，由網絡預測出的法向圖比深度直接轉換所得的更加平滑。
對比其它基線方法 ZoeDepth 和 OmniData（v2），Metric3D v2 能給出更高細粒度的帶尺度深度和法向。
2、單目場景三維重建
即使像 Marigold、DepthAnything v2 這樣的高精度相對深度模型，也需要在特定數據上拟合、或手動挑選出一組合适的仿射參數後，才能得到三維點雲。
3、單幀直接測距
Metric3Dv2 模型具有更高精度的測距功能：
總的來說，Metric3D v2 是一種用于零樣本單目有尺度深度和表面法線估計的幾何基礎模型。
論文針對真實尺度下幾何估計中的各種挑戰，分别提出了解決方案。Metric3Dv2 框架整合超過 10000 台相機捕捉的上千萬數據樣本，訓練一個統一的有尺度深度和表面法向模型。
零樣本評估實驗展示了方法的有效性和魯棒性。對于下遊應用，Metric3Dv2 能夠從單一視角重建有尺度的三維結構，實現對随機采集的互聯網影像的測距和單幀稠密建圖。
憑借其精度、泛化能力和多功能性，Metric3D v2 模型可作為單目幾何感知的基礎模型。
在線試用 :
https://huggingface.co/spaces/JUGGHM/Metric3D
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2404.15506.pdf
項目主頁：https://jugghm.github.io/Metric3Dv2
代碼倉庫：https://github.com/YvanYin/Metric3D
— 完 —
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