Панорамная глубина: новая основа для компьютерного зрения

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили модель DAP, способную точно оценивать глубину в панорамных изображениях, открывая новые возможности для приложений виртуальной и дополненной реальности.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу
Основываясь на архитектуре сети DAP, разработанной с использованием DINOv3-Large, модель обеспечивает адаптивный контроль над расстоянием в разнообразных сценах посредством декодера глубины, учитывающего искажения, и подключаемой маски диапазона, а обучение оптимизируется за счёт многоуровневых геометрических и чёткостных потерь, включающих $ \mathcal{L}\_{SILog}$, $ \mathcal{L}\_{DF}$, $ \mathcal{L}\_{grad}$, $ \mathcal{L}\_{normal}$ и $ \mathcal{L}\_{pts}$, что гарантирует метрическую точность, чёткость границ и геометрическую согласованность при оценке глубины панорамных изображений.
Основываясь на архитектуре сети DAP, разработанной с использованием DINOv3-Large, модель обеспечивает адаптивный контроль над расстоянием в разнообразных сценах посредством декодера глубины, учитывающего искажения, и подключаемой маски диапазона, а обучение оптимизируется за счёт многоуровневых геометрических и чёткостных потерь, включающих $ \mathcal{L}\_{SILog}$, $ \mathcal{L}\_{DF}$, $ \mathcal{L}\_{grad}$, $ \mathcal{L}\_{normal}$ и $ \mathcal{L}\_{pts}$, что гарантирует метрическую точность, чёткость границ и геометрическую согласованность при оценке глубины панорамных изображений.

Представлена фундаментальная модель для оценки глубины панорамных изображений, основанная на масштабировании данных, трехэтапном обучении и учете геометрии.

Несмотря на значительный прогресс в области оценки глубины, создание надежных моделей для панорамных изображений остается сложной задачей, особенно при работе с разнообразными расстояниями до объектов. В данной работе, представленной под названием ‘Depth Any Panoramas: A Foundation Model for Panoramic Depth Estimation’, предлагается фундаментальная модель для оценки глубины панорамных сцен, основанная на масштабировании данных и инновационном трехэтапном процессе обучения. Модель демонстрирует передовые результаты и способность к обобщению, обеспечивая стабильные и точные предсказания глубины в различных реальных условиях. Не откроет ли это новые возможности для применения в сферах виртуальной и дополненной реальности, а также в задачах автономной навигации?

Панорамная глубина: вызовы и ограничения

Точное определение глубины в панорамных изображениях имеет решающее значение для развития робототехники и технологий дополненной и виртуальной реальности, однако существующие методы сталкиваются со значительными трудностями в масштабируемости и обобщении. Современные алгоритмы часто демонстрируют высокую производительность лишь на ограниченных, специально подготовленных наборах данных, и испытывают затруднения при обработке реальных изображений с их сложностью и вариативностью. Проблема обобщения заключается в том, что модели, обученные на одном типе сцен, плохо адаптируются к другим, что ограничивает их применение в динамичных и непредсказуемых средах. Неспособность точно оценивать глубину в широком диапазоне масштабов и условий освещения является серьезным препятствием для создания надежных и универсальных систем, способных эффективно функционировать в различных сценариях применения, от автономной навигации роботов до реалистичного взаимодействия в виртуальных пространствах.

Традиционные методы оценки глубины в панорамных изображениях часто сталкиваются с ограничениями, связанными с недостаточным объемом обучающих данных и неспособностью фиксировать мелкие геометрические детали. Это приводит к снижению точности в реальных условиях, где изображения могут значительно отличаться от тех, на которых обучалась система. Ограниченные наборы данных не позволяют алгоритмам обобщать полученные знания на новые, ранее не встречавшиеся сцены, что особенно критично для робототехники и приложений дополненной реальности. Отсутствие возможности захвата тонких деталей, таких как текстуры поверхностей или небольшие объекты, дополнительно ухудшает качество оценки глубины, препятствуя корректному взаимодействию с окружающим миром и созданию реалистичных виртуальных сцен. Для преодоления этих трудностей требуются новые подходы, способные эффективно использовать большие объемы данных и учитывать сложные геометрические особенности окружающего пространства.

В различных реальных условиях, как внутри помещений, так и на улице, наша система DAP обеспечивает более чёткие границы объектов, плавную глобальную геометрию и повышенную устойчивость при работе с удалёнными объектами и участками неба, превосходя DAC и Unik3D.
В различных реальных условиях, как внутри помещений, так и на улице, наша система DAP обеспечивает более чёткие границы объектов, плавную глобальную геометрию и повышенную устойчивость при работе с удалёнными объектами и участками неба, превосходя DAC и Unik3D.

DAP: Фундаментальная модель для панорамной глубины

DAP представляет собой новую модель для определения метрической глубины панорамных изображений, построенную на базе мощной визуальной основы DINOv3-Large. Использование DINOv3-Large обеспечивает надежную экстракцию признаков, что является ключевым фактором для точного определения глубины на панорамных изображениях. Данная архитектура позволяет модели эффективно извлекать информативные признаки из визуальных данных, обеспечивая основу для дальнейших задач анализа и обработки панорамных сцен. В результате, DAP способна генерировать высококачественные карты глубины, необходимые для различных приложений, таких как 3D-реконструкция и автономная навигация.

Обучение модели DAP осуществляется в три этапа, что обеспечивает масштабируемость и обобщающую способность. Используется специализированный конвейер данных, включающий как синтетические наборы данных (Structured3D и DiT360), предназначенные для контролируемого обучения и генерации данных, так и реальные изображения, собранные в различных условиях. Комбинация этих источников позволяет модели эффективно обрабатывать широкий спектр входных данных и адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся сценариям, повышая её надежность и точность в различных условиях эксплуатации. Такой подход позволяет достичь высокой производительности при минимальных затратах на сбор и аннотацию реальных данных.

Компонент Range Mask Head осуществляет фильтрацию областей изображения на основе дистанции до объектов, что позволяет повысить точность оценки глубины. Данный компонент отсеивает области, находящиеся за пределами заданного диапазона расстояний, снижая влияние шумов и повышая надежность результатов. Для расширения обучающей выборки используется псевдо-разметка (pseudo-labeling), когда модель самостоятельно генерирует метки глубины для неразмеченных данных, которые затем используются в процессе обучения. Этот метод позволяет эффективно увеличить объем обучающих данных без необходимости ручной аннотации, что особенно важно для панорамных изображений, требующих значительных вычислительных ресурсов для обработки и анализа.

Предложенный трехэтапный конвейер прогрессивно обучает систему, начиная с синтетических данных и постепенно адаптируя ее к реальным панорамным сценам за счет использования самообучения и устранения разрыва между доменами.
Предложенный трехэтапный конвейер прогрессивно обучает систему, начиная с синтетических данных и постепенно адаптируя ее к реальным панорамным сценам за счет использования самообучения и устранения разрыва между доменами.

Уточнение глубины с помощью продвинутых функций потерь

Для оптимизации точности глубины и геометрической согласованности, DAP использует комплексный набор функций потерь, включающий SILog Loss, DF-Gram Loss, Gradient Loss, Normal Loss и Point-Cloud Loss. SILog Loss минимизирует разницу между предсказанными и истинными значениями глубины в логарифмической шкале. DF-Gram Loss обеспечивает сохранение деталей и текстур путем сравнения граммовых матриц признаков. Gradient Loss способствует гладкости карты глубины, штрафуя резкие изменения. Normal Loss гарантирует соответствие предсказанной карты глубины нормалям поверхности. Point-Cloud Loss оптимизирует 3D-реконструкцию, минимизируя расстояние между предсказанным и истинным облаком точек.

Используемый набор функций потерь в DAP предназначен для решения ряда задач, возникающих при оценке глубины. Функция потерь SILog направлена на повышение точности предсказаний, в то время как DF-Gram Loss способствует сохранению четкости границ объектов на картах глубины. Gradient Loss и Normal Loss оптимизируют гладкость и согласованность градиентов и нормалей поверхности, что критически важно для точной 3D-реконструкции. Наконец, Point-Cloud Loss напрямую минимизирует ошибку между предсказанным и фактическим облаком точек, обеспечивая геометрическую достоверность результатов. Комбинация этих функций позволяет эффективно решать проблемы, возникающие при реконструкции сложных сцен и объектов.

Комбинированное использование функций потерь — SILog Loss, DF-Gram Loss, Gradient Loss, Normal Loss и Point-Cloud Loss — демонстрирует значительное улучшение качества карт глубины, подтвержденное строгой оценкой. Результаты количественного анализа, включающие метрики PSNR и SSIM, показывают снижение ошибки по сравнению с моделями, использующими отдельные функции потерь или традиционные подходы к оценке глубины. В частности, совместная оптимизация этих потерь позволяет добиться более четких границ объектов на картах глубины и повысить точность 3D-реконструкции, что подтверждается визуальным анализом и количественными показателями согласованности геометрии.

Наш метод обеспечивает более точное сохранение мелких структурных деталей и превосходную масштабируемость на наборе данных Stanford2D3D.
Наш метод обеспечивает более точное сохранение мелких структурных деталей и превосходную масштабируемость на наборе данных Stanford2D3D.

Оценка и результаты: бенчмаркинг производительности DAP

Исследования показали, что разработанная система DAP демонстрирует передовые результаты на общепринятых эталонных наборах данных, таких как Matterport3D, Stanford2D3D и Deep360. Это свидетельствует о значительном прогрессе в области оценки глубины панорамных изображений. Достигнутая точность превосходит показатели существующих методов, что подтверждается результатами количественного анализа. Способность системы эффективно обрабатывать различные типы данных и сцены указывает на ее потенциал для широкого спектра применений, включая робототехнику, дополненную реальность и создание трехмерных моделей окружающей среды. Превосходство DAP на этих эталонных наборах данных служит надежным подтверждением ее эффективности и надежности.

Для всесторонней оценки возможностей алгоритмов оценки глубины панорамных изображений, был создан новый, сложный набор данных — DAP-Test. Этот набор данных специально разработан для тестирования систем в условиях реальных уличных сцен, представляя собой значительный вызов для существующих методов. В отличие от ранее доступных наборов данных, DAP-Test содержит изображения, полученные в более разнообразных и сложных условиях освещения и геометрии, что позволяет более точно оценить устойчивость и обобщающую способность алгоритмов. Создание DAP-Test не только позволило объективно оценить производительность разработанного подхода, но и стимулирует дальнейшие исследования в области оценки глубины для панорамных изображений, расширяя границы возможностей существующих технологий и подталкивая к разработке более совершенных решений.

Результаты количественной оценки подтверждают превосходную точность и устойчивость предложенного подхода DAP к задаче оценки глубины панорамных изображений. На специально разработанном наборе данных DAP-Test, система демонстрирует абсолютную относительную ошибку (AbsRel) в $0.0781$, среднеквадратичное отклонение (RMSE) в $6.804$, и показатель $\delta_1$ равный $0.9307$. Кроме того, на общепринятых бенчмарках, таких как Stanford2D3D и Deep360, DAP достигает AbsRel в $0.1084$ и $0.0862$ соответственно, а также показателей $\delta_1$ равных $0.8576$ и $0.8719$. Эти результаты свидетельствуют о значительном прогрессе в области оценки глубины и открывают новые возможности для приложений, требующих точного понимания трехмерной структуры окружения.

Наш метод обеспечивает более точное сохранение мелких структурных деталей и превосходную масштабируемость на наборе данных Stanford2D3D.
Наш метод обеспечивает более точное сохранение мелких структурных деталей и превосходную масштабируемость на наборе данных Stanford2D3D.

Перспективы развития: расширение возможностей панорамной глубины

Надежные возможности оценки глубины, предоставляемые DAP, открывают новые горизонты для развития робототехники, дополненной и виртуальной реальности. В робототехнике это позволяет создавать более автономных и адаптивных роботов, способных ориентироваться и взаимодействовать с окружающей средой с высокой точностью. В области дополненной реальности, точная оценка глубины критически важна для реалистичной интеграции виртуальных объектов в реальный мир, обеспечивая более захватывающий и правдоподобный пользовательский опыт. Виртуальная реальность, в свою очередь, получает возможность создавать более убедительные и интерактивные среды, где пользователи могут свободно перемещаться и взаимодействовать с виртуальными объектами, как если бы они были реальными. Таким образом, DAP способствует развитию более интеллектуальных, безопасных и иммерсивных технологий, расширяя границы возможностей в этих ключевых областях.

Дальнейшие исследования направлены на повышение способности системы обобщать данные и эффективно функционировать в ранее не встречавшихся окружениях. Особое внимание уделяется применению полученных результатов в перспективных областях, таких как автономная навигация и глубокое понимание трехмерных сцен. Разработка алгоритмов, способных адаптироваться к различным условиям освещения, текстурам и геометрии, позволит значительно расширить сферу применения данной технологии. Исследователи стремятся к созданию систем, способных не просто строить карту окружения, но и интерпретировать её, выявляя объекты и взаимосвязи между ними, что является ключевым шагом на пути к созданию по-настоящему интеллектуальных роботов и систем дополненной реальности.

Для дальнейшего повышения эффективности и расширения области применения DAP, особое внимание уделяется интеграции реалистически-инвариантных классификаторов и непрерывному расширению обучающей выборки. Такой подход позволит системе более надежно определять глубину сцен даже при изменении условий освещения, текстур и других факторов, влияющих на восприятие изображения. Непрерывное пополнение базы данных разнообразными и тщательно размеченными изображениями обеспечит DAP возможность обобщать полученные знания и эффективно работать в новых, ранее не встречавшихся средах, что критически важно для применения в робототехнике, дополненной и виртуальной реальности, а также для создания систем автономной навигации и всестороннего понимания трехмерных сцен.

Исследование, посвящённое оценке глубины панорамных изображений, закономерно сталкивается с проблемами масштабирования данных и адаптации к реальным условиям. Разработчики DAP, стремясь создать надежную основу для подобных задач, невольно подтверждают старую истину: любая абстракция умирает от продакшена. Как точно заметил Ян ЛеКюн: «Машинное обучение — это просто поиск закономерностей в данных, а значит, чем больше данных, тем лучше». Создание foundation model, способного обобщать знания, требует огромных объемов данных и тщательно продуманных стратегий обучения, таких как псевдо-маркировка, чтобы модель не просто запоминала тренировочный набор, а действительно понимала геометрию панорамных сцен. В конечном итоге, всё, что можно задеплоить, однажды упадёт, но элегантность подхода к решению задачи делает этот процесс неизбежным, но красивым.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует впечатляющие результаты в области оценки глубины панорамных изображений. Однако, как показывает опыт, каждая «революционная» архитектура неизбежно сталкивается с суровой реальностью масштабирования. Очевидно, что «foundation model» — это лишь временное решение, и рано или поздно возникнет потребность в ещё более крупных данных и ещё более сложных моделях. Интересно, сколько вычислительных ресурсов потребуется для достижения ощутимой прибавки к точности, и не окажется ли, что предел практической пользы уже достигнут.

Особого внимания заслуживает вопрос о «псевдо-маркировке». В конечном итоге, это всегда компромисс между скоростью и качеством. Вполне вероятно, что будущие исследования сосредоточатся на разработке более надёжных методов автоматической разметки данных или на использовании альтернативных подходов, не требующих больших объёмов размеченных данных. Ведь, как известно, «сырые» данные всегда честнее, чем красиво обманутая модель.

Иногда возникает ощущение, что в погоне за «метрической глубиной» упускается из виду более простая задача — создание реалистичных виртуальных окружений. Возможно, в конечном итоге, практическая ценность будет заключаться не в точном измерении расстояний, а в создании убедительных визуальных эффектов. Иногда лучше монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16913.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-20 21:49