跨相机深度估计知识迁移
技术背景
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）存在体积大、功耗高等问题，而单目深度估计(MDE)技术凭借低成本、免校准等优势成为更实用的解决方案。但不同相机的硬件/软件差异会导致图像风格差异，使得基于单一相机训练的MDE模型存在域偏移问题。
核心方法
提出基于深度学习的域适应框架，关键创新点包括：
- 特征分解：将图像特征空间解耦为内容特征（跨域共享的语义信息）和风格特征（相机特定的纹理/色彩）
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- 对抗训练：通过判别器迫使内容编码器生成域不变特征
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- 分离批归一化：独立学习源域/目标域统计量，提升特征对齐效果 模型训练框架包含共享内容编码器、域特定风格编码器和深度估计解码器
技术实现
损失函数包含三个关键组件：
- 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
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- 特征对齐损失：采用对抗训练策略消除域间差异
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- 深度估计损失：作为主要优化目标
# 伪代码示例
content_features = shared_encoder(images)
style_features = domain_specific_encoder(images)
recon_images = generator(content_features, style_features)
depth_pred = decoder(content_features)
性能优势
在三种场景下的测试表明：
- 跨相机适应：误差降低20%
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- 合成到真实数据适应：计算量减少27%（以MACs衡量）
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- 恶劣天气适应：首次实现雾天场景的深度估计优化 雾天条件下对车辆、交通标志等物体的深度预测效果对比
