Djupuppskattning

Djupuppskattning är en avgörande uppgift inom datorseende och fokuserar på att förutsäga avståndet mellan objekt i en bild i förhållande till kameran. Det innebär att tvådimensionell (2D) bilddata omvandlas till tredimensionell (3D) rumsinformation genom att uppskatta djupvärdet för varje pixel. Denna omvandling är avgörande för att tolka och förstå en scenes geometri. Djupuppskattning är grundläggande för olika tekniska tillämpningar, inklusive självkörande fordon, förstärkt verklighet (AR), robotik och 3D-modellering.

Betydelsen av djupuppskattning inom datorseende har vuxit enormt, särskilt med framsteg inom AI-modeller och datorkraft. Som lyfts fram i senaste studier och tillämpningar är möjligheten att härleda djup från monokulära bilder (djupuppskattning från en enda bild) utan specialhårdvara särskilt banbrytande. Sådana framsteg har möjliggjort tillämpningar från objektdetektering och scenuppbyggnad till interaktiva upplevelser i förstärkt verklighet.

Typer av djupuppskattning

1. Monokulär djupuppskattning
   Denna teknik uppskattar djup med en enda bild och använder djupa inlärningsmodeller för att härleda djupinformation genom att analysera visuella ledtrådar som textur, skuggning och perspektiv. Utmaningen är att extrahera djup utan extra rumsdata, eftersom en enskild bild i sig inte ger djupinformation. Anmärkningsvärda framsteg, såsom TikToks “Depth Anything”-modell, har använt massiva dataset för att förbättra noggrannheten och tillämpbarheten av monokulär djupuppskattning.

2. Stereo-djupuppskattning
   Denna metod använder två eller flera bilder tagna från något olika synvinklar, vilket efterliknar det mänskliga binokulära seendet. Genom att analysera skillnaderna mellan dessa bilder beräknar algoritmer avståndsskillnader och härleder djup. Detta tillvägagångssätt används ofta i tillämpningar där korrekt djupuppfattning är avgörande, såsom vid navigering för självkörande fordon.

3. Multiview-stereo
   Genom att utöka stereoseendet använder multiview-stereo flera bilder tagna från olika vinklar för att rekonstruera 3D-modeller, vilket ger mer detaljerad djupinformation. Denna metod är särskilt användbar för att skapa högupplösta 3D-rekonstruktioner för tillämpningar inom virtuell verklighet och 3D-modellering.

4. Metrisk djupuppskattning
   Detta innebär att beräkna det exakta fysiska avståndet mellan kameran och objekt i scenen, vanligtvis angivet i meter eller fot. Denna metod är nödvändig för tillämpningar som kräver precisa mätningar, såsom robotnavigering och industriell automation.

5. Relativ djupuppskattning
   Denna teknik bestämmer det relativa avståndet mellan objekt inom en scen, snarare än deras absoluta avstånd. Detta är användbart i tillämpningar där det rumsliga arrangemanget av objekt är viktigare än exakta mätningar, till exempel vid scenförståelse och objektplacering i förstärkt verklighet.

Tekniker och metoder

• LiDAR och Time-of-Flight-sensorer
  Dessa aktiva sensorer mäter djup genom att avge ljuspulser och beräkna tiden det tar för ljuset att återvända. De ger hög noggrannhet och används flitigt i självkörande fordon och robotik för realtidsnavigering och hinderundvikande.

• Strukturerade ljussensorer
  Dessa sensorer projicerar ett känt mönster på en scen, och djupet härleds genom att observera mönstrets förvrängning. Strukturerat ljus används ofta i ansiktsigenkänningssystem och 3D-skanning tack vare sin precision och tillförlitlighet.

• Konvolutionella neurala nätverk (CNNs)
  CNNs används flitigt i monokulär djupuppskattning, där de lär sig koppla visuella mönster till djupinformation genom träning på stora dataset. CNNs har möjliggjort stora framsteg inom djupuppskattning och gör det möjligt att härleda djup från vardagliga bilder utan specialutrustning.

Användningsområden och tillämpningar

• Självkörande fordon
  Djupuppskattning är avgörande för navigering och hinderigenkänning, vilket gör att fordonen kan uppfatta sin omgivning och fatta säkra körbeslut.

• Förstärkt verklighet (AR) och virtuell verklighet (VR)
  Exakta djupkartor förbättrar realismen och interaktionen i AR/VR-applikationer genom att digitala objekt kan samspela trovärdigt med den fysiska världen och skapa uppslukande upplevelser.

• Robotik
  Robotar använder djupinformation för att navigera i miljöer, manipulera objekt och utföra uppgifter med precision. Djupuppskattning är grundläggande i robotseendesystem för uppgifter som plock-och-placera-operationer och autonom utforskning.

• 3D-rekonstruktion och kartläggning
  Djupuppskattning hjälper till att skapa detaljerade 3D-modeller av miljöer, vilka är användbara inom områden som arkeologi, arkitektur och stadsplanering för dokumentation och analys.

• Fotografi och film
  Djupinformation används för att skapa visuella effekter som justering av skärpedjup, bakgrundsoskärpa (porträttläge) och 3D-bildsyntes, vilket utökar de kreativa möjligheterna i visuell media.

Utmaningar och begränsningar

• Ocklusioner
  Djupuppskattning kan ha problem med ockluderade objekt, där delar av scenen är dolda, vilket leder till ofullständiga eller felaktiga djupkartor.

• Texturlösa områden
  Områden med lite textur eller kontrast kan vara svåra att analysera för djupinformation eftersom bristen på visuella ledtrådar gör det svårt att exakt härleda djup.

• Realtidsbearbetning
  Noggrann djupuppskattning i realtid är datorkrävande, vilket utgör en utmaning för tillämpningar som kräver omedelbar återkoppling, såsom robotik och självkörande fordon.

Dataset och riktmärken

• KITTI
  Ett referensdataset som tillhandahåller stereobilder och facit för djup, och används ofta för att utvärdera djupuppskattningsalgoritmer inom självkörande fordonsforskning.

• NYU Depth V2
  Detta dataset innehåller inomhusscener med RGB- och djupbilder och används flitigt för att träna och utvärdera djupuppskattningsmodeller för inomhusmiljöer.

• DIODE
  Ett tätt inomhus- och utomhus-djupdataset som används för att utveckla och testa djupuppskattningsalgoritmer i varierade miljöer och erbjuder mångsidiga scener för robust modellträning.

Integration med AI och automation

Inom artificiell intelligens och automation](https://www.flowhunt.io#:~:text=automation “Bygg AI-verktyg och chattbotar med FlowHunts no-code-plattform. Utforska mallar, komponenter och sömlös automation. Boka en demo idag!”), spelar djupuppskattning en betydande roll. AI-modeller förbättrar precisionen och användbarheten av djupuppskattning genom att lära sig komplexa mönster och samband i visuell data. Automationssystem, såsom industrirobotar och smarta enheter, förlitar sig på djupuppskattning för objektdetektion, manipulation och interaktion inom sina arbetsmiljöer. I takt med att AI fortsätter att utvecklas kommer djupuppskattningsteknologier bli alltmer sofistikerade och möjliggöra mer avancerade tillämpningar inom olika områden. Integrationen av djupuppskattning med AI banar väg för innovationer inom smart [tillverkning, autonoma system och intelligenta miljöer.

Översikt av djupuppskattning

Djupuppskattning syftar till processen att bestämma avståndet från en sensor eller kamera till objekt i en scen. Det är en avgörande komponent inom områden som datorseende, robotik och autonoma system. Nedan följer sammanfattningar av flera vetenskapliga artiklar som utforskar olika aspekter av djupuppskattning:

1. Monte Carlo Simulations on Robustness of Functional Location Estimator Based on Several Functional Depth

• Författare: Xudong Zhang
• Sammanfattning:
  Denna artikel fördjupar sig i funktionell dataanalys, med särskilt fokus på att uppskatta provposition med hjälp av statistisk djup. Den introducerar flera avancerade djupmetoder för funktionell data, såsom half region depth och functional spatial depth. Studien presenterar ett djupbaserat trimmat medelvärde som en robust positionsuppskattare och utvärderar dess prestanda genom simuleringstester. Resultaten betonar de överlägsna prestanda som uppskattare baserade på functional spatial depth och modified band depth uppvisar. Läs mer

2. SPLODE: Semi-Probabilistic Point and Line Odometry with Depth Estimation from RGB-D Camera Motion

• Författare: Pedro F. Proença, Yang Gao
• Sammanfattning:
  Denna artikel behandlar begränsningar hos aktiva djupkameror som ger ofullständiga djupkartor och påverkar RGB-D-odometrins prestanda. Den introducerar en visuell odometrimetod som använder både djupsensormätningar och kamerarörelsebaserade djupuppskattningar. Genom att modellera osäkerheten vid triangulering av djup från observationer förbättrar ramverket noggrannheten i djupuppskattningen. Metoden kompenserar framgångsrikt för djupsensorernas begränsningar i olika miljöer. Läs mer

3. Monocular Depth Estimation Based On Deep Learning: An Overview

• Författare: Chaoqiang Zhao, Qiyu Sun, Chongzhen Zhang, Yang Tang, Feng Qian
• Sammanfattning:
  Denna översikt granskar utvecklingen av monokulär djupuppskattning med hjälp av djupinlärning, en metod som förutser djup från en enda bild. Traditionella metoder som stereoseende jämförs med djupinlärningsmetoder som ger täta djupkartor och förbättrad noggrannhet. Artikeln går igenom nätverksstrukturer, förlustfunktioner och träningsstrategier som förbättrar djupuppskattningen. Den belyser också dataset och utvärderingsmått som används inom djupinlärningsbaserad djupuppskattningsforskning. Läs mer

Dessa artiklar belyser tillsammans framsteg inom djupuppskattningstekniker och visar på robusta metoder och tillämpningen av djupinlärning för att förbättra noggrannheten och tillförlitligheten i djupperceptionsuppgifter.