跨相机深度估计知识迁移技术解析
技术背景
深度信息对机器人定位、建图和障碍物检测至关重要。与传统笨重的激光雷达和结构光传感器相比，单目深度估计（MDE）具有低成本、小体积、高能效和免校准的优势。但不同相机的硬件和软件差异会导致图像风格差异，使基于单一相机训练的MDE模型存在域偏移问题。
核心方法
提出一种基于深度学习的域自适应方法，关键创新点包括：
特征分解框架
- 使用共享内容编码器（Econ）提取跨域语义特征
- 采用域特定风格编码器（Essty/Etsty）捕获相机独有特征
- 推理时仅需目标数据集路径，保持模型紧凑性
三重损失函数
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特征分解损失：通过图像重建和风格迁移任务引导编码器区分内容与风格
- 利用预训练图像识别网络的低层响应像素特征、高层响应语义特征的特性
- 风格比较加权低层表征，内容比较加权高层表征
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特征对齐损失：采用对抗训练方式
- 判别器尝试区分源域和目标域的内容嵌入
- 编码器学习生成混淆判别器的嵌入
- 引入分离批归一化技术，单独学习源/目标数据统计量
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深度估计损失：作为主要优化目标
性能优势
- 平均降低深度误差率约20%
- 计算成本降低27%以上（以乘加运算次数衡量）
- 端到端单阶段训练，优于需多阶段训练的传统方法
- 首次同时解决三种适配场景：跨相机、合成到真实、恶劣天气
应用场景
跨相机适配
解决不同相机硬件/软件导致的图像风格差异问题
合成到真实适配
将合成数据训练的模型适配到真实场景
恶劣天气适配
在雾天等恶劣条件下保持深度估计精度（首次针对MDE任务探索）
技术意义
该方法为域自适应单目深度估计提供了新思路，通过特征分解和对齐机制有效解决了跨域泛化问题，为实际应用部署提供了更高效的解决方案。
