論文の概要: VistaDepth: Frequency Modulation with Bias Reweighting for Enhanced Far-range Depth Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15095v4
- Date: Wed, 30 Jul 2025 09:25:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 14:05:50.972627
- Title: VistaDepth: Frequency Modulation with Bias Reweighting for Enhanced Far-range Depth Estimation
- Title（参考訳）: VistaDepth: 長距離深度推定のためのバイアス重み付けによる周波数変調
- Authors: Mingxia Zhan, Li Zhang, Xiaomeng Chu, Beibei Wang, Yanyong Zhang,
- Abstract要約: VistaDepthは、遠方のビスタを正確に再構築する能力によって名付けられた、新しいフレームワークである。
本稿では,適応重みを潜在空間の拡散損失に直接適用する機構であるBiasMapを紹介する。
実験により,VistaDepthは拡散型MDEの最先端性能を実現することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.13321690410482
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Monocular depth estimation predicts per-pixel depth from a single RGB image. While recent methods have shown promise by leveraging diffusion models, they often struggle to accurately reconstruct far-range regions. This difficulty stems from two compounding factors. First, the standard spatially uniform diffusion objective fails to adapt to the varying frequency content across a depth map. Second, the long-tail depth distribution heavily biases models toward near-range regions. To address these limitations, we introduce VistaDepth, a novel framework named for its ability to accurately reconstruct far-range vistas, which integrates adaptive frequency-domain feature processing with an adaptive loss-balancing mechanism into the diffusion pipeline. Central to our approach is the Latent Frequency Modulation module, which dynamically refines spectral responses in the latent feature space, effectively preserving structural detail. Additionally, we introduce BiasMap, a mechanism that applies adaptive weights directly to the diffusion loss in the latent space, focusing supervision on under-represented far-range regions. These innovations collectively achieve superior depth perception performance across near- and far-range depths while preserving fine detail. Experiments show that VistaDepth achieves state-of-the-art performance for diffusion-based MDE, particularly excelling in reconstructing detailed and accurate depth in far-range regions.
- Abstract（参考訳）: 単眼深度推定は1枚のRGB画像から画素あたりの深度を予測する。
近年の手法では拡散モデルの活用が期待できるが、遠距離領域の正確な再構築に苦慮することが多い。
この難しさは2つの複合要因に起因している。
第一に、標準空間的均一な拡散目標は、深度マップにまたがる様々な周波数内容に適応しない。
第二に、長尾深度分布はモデルから近距離領域への偏りが大きい。
これらの制約に対処するために,適応周波数領域特徴処理と適応損失分散機構を拡散パイプラインに統合した,遠距離ビスタを正確に再構築する機能を備えた新しいフレームワークであるVistaDepthを紹介した。
我々のアプローチの中心は、潜在特徴空間におけるスペクトル応答を動的に洗練し、構造的詳細を効果的に保存する潜時周波数変調モジュールである。
さらに,適応重みを潜在空間の拡散損失に直接適用する機構であるBiasMapを導入する。
これらの革新は、細部を保存しながら、近距離および遠距離の深度にわたって優れた深度知覚性能を達成する。
実験により,VistaDepthは拡散型MDEの最先端性能を実現し,特に遠隔地における詳細かつ正確な深度の再構築に優れていた。
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