跨相机深度估计知识迁移技术

深度信息对机器人定位、建图和障碍物检测等应用至关重要。传统深度获取设备如激光雷达体积大、功耗高，而双目相机需定期校准且在低纹理场景精度不足。单目深度估计(MDE)因其低成本、小体积和免校准特性成为更优方案。

域适应挑战

不同相机硬件软件差异导致图像风格迥异，基于单一相机数据训练的MDE模型存在域偏移问题。传统方法需为每个新相机采集带标注数据，成本高昂。我们提出无监督域适应方法，仅需源域标注数据和目标域无标注数据即可实现模型迁移。

核心技术框架

1. 特征分解
   模型将图像特征解耦为内容特征(跨域共享的语义信息)和风格特征(相机特定的纹理色彩)。内容编码器共享，风格编码器分域独立。

2. 三重损失函数

   • 特征分解损失：通过图像重建和风格迁移任务引导特征解耦
   • 特征对齐损失：对抗训练使内容特征域不变
   • 深度估计损失：主任务优化目标

3. 分离批归一化技术
   独立学习源/目标域统计量，归一化后对齐到共同空间。

创新优势

• 计算高效：推理时仅需目标域风格编码，比现有方案减少27%MAC运算
• 端到端训练：单阶段完成训练，部署简便
• 多场景适用：首次实现跨相机、合成到真实、恶劣天气三场景统一处理

实验结果

在雾天等恶劣条件下，本方法对车辆、交通标志等物体的深度估计精度显著优于传统方案。跨相机测试显示平均误差降低20%，在KITTI和Cityscapes等基准数据集上达到SOTA性能。

该技术为机器人视觉系统提供了更鲁棒的深度感知方案，后续将探索在边缘设备上的轻量化部署。