《S2R-DepthNet：Learning a Generalizable Depth-specific Structural Representation》论文笔记

痛定思痛。 2022-10-05 07:48 106阅读 0赞

参考代码：

1.  官方：[S2R-DepthNet][]，但是2021-0607通过该入口无法进入了，后续再观察。 2021-0613恢复访问
2.  未知版本：[S2R-DepthNet][S2R-DepthNet 1]

# 1. 概述 #

> 导读：这篇文章经过分析人对场景的3D感知，发现场景中的空间结构信息在深度感知中扮演了至关重要的作用。因而文章首先学习得到一个针对深度的结构表达，这个表达中抓住了深度估计中的关键信息，排除一些数据中无关的风格信息。这样使得深度网络着力关注场景的结构信息，使得即使在合成数据场景训练的模型也具有良好的泛化能力。文章方法的组成可以划分为下面的3个部分：  
> 1）用于提取结构信息的STE（structure extraction）模块，它通过将图像进行分解得到domain-invariant的结构信息，以及与数据自身相关的domain-specific风格信息；  
> 2）通过DSA（Depth-specific attention）模块构建一个上面STE结构图的attention map，再与之相乘从而进一步提纯STE模块得到结构图；  
> 3）使用DP（depth prediction）模块在结构特征表达的基础上实现深度估计；  
> 由于文章的方法使用结构信息作为深度估计的参考，因而在没有相应真实数据加入的情况下也取得了很好的效果，对深度估计任务来说是个很好的参考idea。

现有自监督和监督的深度估计方法都对深度信息的domain存在依赖，而且使用合成的数据简单进行深度回归会存在domain-transfer的问题，这就导致了其使用存在一定的局限性。而在这篇文章中抓住了图像中的结构信息，从而在此基础上进行深度估计，可以说是抓住了图像中的关键信息。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
文章的方法首先会使用STE模块将输入的图像进行分解得到两个分量：**stype-domain和structure-domain**。这里的style-domain是不需要的，后者才是对深度估计有用的，可以见图1的第二列。但是structure-domain中也存在**depth-specific和depth-irrelevant的两个分量**。对此文章提出了DSA模块用于去产生一个attention map从而进一步对结构信息进行抑制和过滤，从而只剩下depth-specific的信息用于深度估计，见图1的第三列。

# 2. 方法设计 #

## 2.1 pipline ##

文章方法的整体pipeline见下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
按照之前讲述的过程可以将上的pipeline划分为：STE（ S \\mathcal\{S\} S）/DSA（ A \\mathcal\{A\} A）/DP（ P \\mathcal\{P\} P）三个部分。对应的文章也将整体的训练过程划分为三个阶段：

*  1）训练STE模块中的编码器模块 ϵ s \\epsilon\_s ϵs，使用风格迁移网络的训练方式使得其对不同风格的图片通用化，这里涉及到的是image-to-image的迁移（参考：[MUNIT: Multimodal UNsupervised Image-to-image Translation][MUNIT_ Multimodal UNsupervised Image-to-image Translation]，code：[MUNIT][]）;
 *  2）在训练好编码器模块 ϵ s \\epsilon\_s ϵs之后（之后都不再更新其中的参数）与STE中的解码器 D s D\_s Ds，以及 P \\mathcal\{P\} P进行深度估计（这里并没有使用 A \\mathcal\{A\} A）；
 *  3）将 A \\mathcal\{A\} A加入近来与 P \\mathcal\{P\} P进行深度估计，这里不更新模块 ϵ s \\epsilon\_s ϵs和 D s D\_s Ds中的参数；

对于这篇文章的解读可以参考：[CVPR 2021 | 神经网络如何进行深度估计？][CVPR 2021 _]

## 2.2 训练的过程 ##

**step1: 编码器 ϵ s \\epsilon\_s ϵs的训练**  
这里编码器是在[PBN][]（painter by number）数据与合成数据（用于训练深度vKITTI）通过迁移学习的方式使得可以编码器对不同风格的图片具有通用性。这里具体的训练过程文章没有给出，提到的supplemental material也没有找见，通过上面的解读文章可以大体看一下它训练的结构：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**step2：STE和DP部分的训练**  
这里固化编码器 ϵ s \\epsilon\_s ϵs部分的参数，之后通过合成数据训练解码器 D s D\_s Ds和DP部分的参数，使用的损失函数为：  
 L S = ∑ p ∣ ∣ D ^ ( p ) − D ( p ) ∣ ∣ 1 + λ ∑ p ∣ ∣ M s ( p ) ∣ ∣ 1 ⋅ e − β ( ∣ ∇ x D ( p ) + ∇ y D ( p ) ∣ ) L\_\{\\mathcal\{S\}\}=\\sum\_p||\\hat\{D\}(p)-D(p)||\_1+\\lambda\\sum\_p||M\_s(p)||\_1\\cdot e^\{-\\beta(|\\nabla\_xD(p)+\\nabla\_yD(p)|)\} LS=p∑∣∣D^(p)−D(p)∣∣1\+λp∑∣∣Ms(p)∣∣1⋅e−β(∣∇xD(p)\+∇yD(p)∣)  
其中， D ^ \\hat\{D\} D^是深度预测结果， p p p是像素索引， ∇ x , ∇ y \\nabla\_x,\\nabla\_y ∇x,∇y是求取水平和垂直方向的梯度， λ , β \\lambda,\\beta λ,β是超参数， M s M\_s Ms是STE模块输出的结构图（structure map）。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
**step3：DSA和DP的训练**  
这里固定STE模块中的参数，之后使用DSA模块生成的attention map对上文中的structure map（ M a M\_a Ma）进行优化，也就是下面element-wise相乘的形式：  
 M s a = M s ⊗ M a M\_\{sa\}=M\_s\\otimes M\_a Msa=Ms⊗Ma  
之后使用合成数据集更新参数：  
 L A = ∑ p ∣ ∣ D ^ ( p ) − D ( p ) ∣ ∣ 1 L\_\{\\mathcal\{A\}\}=\\sum\_p||\\hat\{D\}(p)-D(p)||\_1 LA=p∑∣∣D^(p)−D(p)∣∣1

文章的各个模块对最后性能的贡献度，见下面的消融实验结果（baseline为单纯DP模块）：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

# 3. 实验结果 #

KITTI数据集上的表现：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
NYU Depth v2数据集上的表现：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

[S2R-DepthNet]: https://github.com/microsoft/S2R-DepthNet
[S2R-DepthNet 1]: https://github.com/daniellu83/S2R-DepthNet
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/1246caccf0754833889f4ff3a013f6cf.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221005/1878dc29ffda4891aaa1edd51adb598f.png
[MUNIT_ Multimodal UNsupervised Image-to-image Translation]: https://arxiv.org/pdf/1804.04732.pdf
[MUNIT]: https://github.com/NVlabs/MUNIT
[CVPR 2021 _]: https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/s2r-depthnet
[PBN]: https://www.kaggle.com/c/painter-by-numbers
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