Восстановление глубины прозрачных объектов: самообучение на основе невидимого

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет эффективно восстанавливать трехмерную информацию о прозрачных объектах, используя данные с RGB-D сенсоров и самообучение без необходимости в размеченных данных.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Обучение без учителя использует замаскированные данные, полученные в процессе обучения с учителем, позволяя модели извлекать знания без необходимости доступа к полной информации о глубине сцены, что демонстрирует возможность самообучения на основе уже существующих, неполных данных.
Обучение без учителя использует замаскированные данные, полученные в процессе обучения с учителем, позволяя модели извлекать знания без необходимости доступа к полной информации о глубине сцены, что демонстрирует возможность самообучения на основе уже существующих, неполных данных.

Метод использует маскирование глубины в не-прозрачных областях для обучения нейронной сети восстановлению глубины прозрачных объектов, достигая производительности, сравнимой с контролируемым обучением.

Восприятие прозрачных объектов остается сложной задачей в компьютерном зрении из-за искажений, вызванных преломлением и отражением света. В работе, посвященной ‘Self-Supervised Learning for Transparent Object Depth Completion Using Depth from Non-Transparent Objects’, предложен новый метод самообучения для восстановления глубины прозрачных объектов, использующий информацию из не-прозрачных областей сцены. Суть подхода заключается в маскировании глубины в не-прозрачных областях и использовании исходной карты глубины в качестве целевой для обучения, что позволяет достичь сопоставимой производительности с контролируемым обучением, особенно при ограниченном объеме размеченных данных. Не откроет ли этот подход новые возможности для создания более надежных и эффективных систем восприятия в условиях реального мира?

Сквозь завесу прозрачности: вызовы глубинного зрения

Точное определение глубины является ключевым для широкого спектра приложений, от робототехники и дополненной реальности до систем автономной навигации. Однако, традиционные методы определения глубины, основанные на анализе отраженного света, испытывают значительные трудности при работе с прозрачными объектами. Эти методы полагаются на упрощенное предположение о том, что свет рассеивается от поверхности объекта равномерно во всех направлениях — так называемое ламбертово отражение. В случае прозрачных материалов, свет проходит сквозь объект, преломляется и отражается внутренними поверхностями, что полностью нарушает данное предположение и приводит к существенным ошибкам в оценке глубины. В результате, алгоритмы, разработанные для работы с матовыми поверхностями, оказываются неэффективными при обработке изображений прозрачных объектов, ограничивая возможности их применения в реальных сценариях.

Основное ограничение точности определения глубины при использовании традиционных методов связано с так называемым лапласианским допущением — представлением о том, что свет диффузно отражается от поверхности. Однако, при работе с прозрачными объектами, это допущение перестает быть верным. Вместо диффузного отражения, свет преломляется сквозь материал, изменяя направление распространения и создавая иллюзию иной глубины для сенсоров. Это приводит к значительным ошибкам в оценке расстояния до объекта, поскольку алгоритмы, основанные на лапласианском допущении, некорректно интерпретируют отраженный свет. В результате, системы, полагающиеся на подобные методы, испытывают трудности с распознаванием и манипулированием прозрачными предметами, что критически важно для таких приложений, как робототехника и дополненная реальность.

Ограничения в точном определении глубины прозрачными объектами существенно затрудняют работу передовых систем в различных областях. В робототехнике, например, это напрямую влияет на надежность захвата предметов — робот может неверно оценить положение прозрачной детали, что приведет к неудачной попытке манипуляции. В дополнение к этому, в приложениях дополненной реальности, неточные данные о глубине приводят к неправильному наложению виртуальных объектов на реальный мир, снижая реалистичность и удобство взаимодействия. Автономные транспортные средства также сталкиваются с серьезными проблемами: неспособность точно определить расстояние до прозрачных препятствий, таких как стеклянные двери или витрины, может привести к аварийным ситуациям и поставить под угрозу безопасность. Таким образом, преодоление этих ограничений является ключевым шагом для дальнейшего развития и внедрения этих технологий в повседневную жизнь.

Для имитации эффекта локального дефицита глубины, возникающего при захвате глубины прозрачного объекта RGB-D сенсором, в области непрозрачного объекта применяется искусственная маскировка.
Для имитации эффекта локального дефицита глубины, возникающего при захвате глубины прозрачного объекта RGB-D сенсором, в области непрозрачного объекта применяется искусственная маскировка.

Искусство иллюзии: моделирование дефицита глубины

Для обучения надежных алгоритмов достраивания глубины необходимо моделировать специфические ошибки, возникающие при обработке прозрачных объектов. Прозрачные поверхности, такие как стекло или вода, приводят к неполному захвату глубины сенсорами, что проявляется в виде пропусков данных или неточных измерений в соответствующих областях изображения. Имитация этих дефектов в обучающих данных позволяет алгоритмам научиться эффективно обрабатывать подобные ситуации и повысить точность достраивания глубины даже при наличии значительных пропусков, вызванных прозрачностью. Отсутствие моделирования таких ошибок может привести к переобучению алгоритма и снижению его производительности при работе с реальными данными, содержащими прозрачные объекты.

Стратегия маскирования заключается в целенаправленном удалении информации о глубине в областях, соответствующих прозрачным объектам, для создания реалистичных дефицитов данных. Этот метод позволяет имитировать недостатки, возникающие при получении данных о глубине с помощью сенсоров, которые испытывают трудности с определением глубины за прозрачными поверхностями, такими как стекло или вода. Удаление информации о глубине в этих областях позволяет обучать алгоритмы завершения глубины (depth completion) более устойчиво к подобным ошибкам и повышает их способность к реконструкции полной картины глубины даже при наличии неполных или неточных входных данных.

Локализованная маскировка (Localized Masking) предполагает целенаправленное удаление информации о глубине в областях, идентифицированных как соответствующие прозрачным объектам, что позволяет моделировать типичные дефекты, возникающие при обработке данных с участием таких объектов. В отличие от нее, глобальная случайная маскировка (Global Random Masking) удаляет информацию о глубине случайным образом по всему изображению, не учитывая специфические характеристики прозрачных объектов. Глобальная маскировка используется в качестве базового метода для сравнения эффективности и точности более сложных стратегий, таких как локализованная маскировка, позволяя оценить, насколько целенаправленное удаление данных улучшает устойчивость и производительность алгоритмов достраивания глубины.

Для создания более точных и реалистичных шаблонов маскирования при симуляции дефектов глубины используются передовые методы, включающие модель ‘SAM (Segment Anything Model)’ и морфологическую эрозию. SAM позволяет автоматически и точно сегментировать области, соответствующие прозрачным объектам на изображении, определяя их границы. Морфологическая эрозия, применяемая к маске сегментации, уменьшает размеры этих областей, создавая эффект частичной потери данных глубины, имитирующий реальные ограничения сенсоров и неполное восстановление глубины в областях прозрачных объектов. Комбинация этих методов позволяет генерировать маски, более точно отражающие характерные дефекты, возникающие при работе с прозрачными объектами, и, следовательно, повышает устойчивость алгоритмов завершения глубины к подобным помехам.

Предложенная стратегия маскирования позволяет эффективно выделять и изолировать интересующие объекты.
Предложенная стратегия маскирования позволяет эффективно выделять и изолировать интересующие объекты.

TDCNet: новый взгляд на завершение глубины прозрачных объектов

Сеть TDCNet представляет собой современную архитектуру, разработанную для решения задачи завершения глубины для прозрачных объектов. Данная сеть специально оптимизирована для обработки сложностей, возникающих при определении глубины в областях, где прямое зондирование глубины затруднено или невозможно из-за прозрачности материала. В отличие от общих алгоритмов, TDCNet учитывает специфические характеристики прозрачных объектов, что позволяет более точно восстанавливать информацию о глубине и повышать надежность получаемых результатов. Архитектура сети построена с учетом необходимости эффективной обработки данных и точного выделения признаков, что обеспечивает высокую производительность и качество восстановленной глубины.

Архитектура TDCNet использует U-Net для эффективной обработки изображений, обеспечивая кодирование и декодирование данных с сохранением пространственной информации. Для улучшения извлечения признаков и улавливания глобальных зависимостей в изображениях, в структуру интегрирован Swin Transformer. Этот подход позволяет сети эффективно обрабатывать данные и выделять важные признаки, необходимые для точного завершения карт глубины, особенно в сложных сценариях с прозрачными объектами.

Сеть TDCNet способна эффективно восстанавливать информацию о глубине даже в областях, где прямое измерение глубины затруднено или невозможно. Это достигается за счет комбинирования архитектуры U-Net, обеспечивающей эффективную обработку изображений, и Swin Transformer, улучшающего извлечение признаков. Данное сочетание позволяет сети успешно экстраполировать данные о глубине из надежных областей изображения на области с недостаточной информацией, что особенно важно при работе с прозрачными объектами, где прямое измерение глубины часто ограничено из-за прохождения сигнала через объект. Точность восстановления глубины в таких областях оценивается с использованием метрик, таких как $RMSE$, $REL$, $MAE$ и $Threshold-\sigma$.

Эффективность TDCNet оценивалась с использованием стандартных метрик для оценки качества заполнения глубины, таких как среднеквадратичная ошибка ($RMSE$), относительная ошибка ($REL$), средняя абсолютная ошибка ($MAE$) и порог σ. Результаты экспериментов показали, что предложенный метод самообучения достигает 70% производительности, сравнимой с методами, использующими обучение с учителем, при оценке по указанным метрикам. Данный результат демонстрирует потенциал самообучения для решения задач заполнения глубины прозрачных объектов без необходимости в размеченных данных.

Результаты самообучения на наборе данных TransCG демонстрируют минимальную относительную ошибку (близкую к фоновому цвету) и высокую точность восстановления геометрии по сравнению с другими методами, о чем свидетельствуют небольшие отклонения от целевой геометрии.
Результаты самообучения на наборе данных TransCG демонстрируют минимальную относительную ошибку (близкую к фоновому цвету) и высокую точность восстановления геометрии по сравнению с другими методами, о чем свидетельствуют небольшие отклонения от целевой геометрии.

Обучение и проверка с использованием набора данных TransCG

Набор данных ‘TransCG’ является ключевым ресурсом для обучения и оценки алгоритмов завершения глубины для прозрачных объектов. Он содержит разнообразные сцены с точно размеченными картами глубины, включающими реалистичные прозрачные объекты, что позволяет разработчикам создавать и тестировать системы, способные корректно восстанавливать трехмерную структуру сложных сцен. Этот набор данных обеспечивает необходимую основу для количественной оценки производительности алгоритмов и сопоставления их эффективности в различных условиях, а также служит для выявления слабых мест и направлений для дальнейших исследований в области компьютерного зрения и робототехники.

Набор данных ‘TransCG’ содержит разнообразные сцены, включающие реалистичные прозрачные объекты, и снабжен точными картами глубины (depth maps). Этот набор охватывает широкий спектр условий освещения, геометрии сцен и типов прозрачных объектов, таких как стекло, вода и пластик. Точность аннотаций карт глубины подтверждена количественными метриками и визуальной проверкой, что обеспечивает надежную основу для обучения и оценки алгоритмов завершения глубины (depth completion), особенно в контексте прозрачных объектов, которые представляют собой сложную задачу для существующих методов.

В дополнение к обучению с учителем, использующему размеченные данные, методы самообучения, такие как использование $MAE$ (Masked Autoencoders), представляют собой альтернативный подход к повышению производительности алгоритмов достраивания глубины. $MAE$ позволяет модели обучаться на неразмеченных данных, маскируя части входного изображения и заставляя модель восстанавливать недостающие фрагменты. Этот процесс позволяет модели изучать полезные представления о структуре сцены и свойствах объектов без явных меток, что особенно полезно при ограниченном количестве размеченных данных. Такой подход позволяет достичь результатов, составляющих 70% от эффективности полностью контролируемых методов обучения.

Комбинирование размеченных и неразмеченных данных позволяет исследователям создавать более устойчивые и обобщенные системы завершения глубины. В рамках данного исследования, разработанный подход самообучения достигает уровня производительности, составляющего 70% от показателей, достигаемых при использовании полностью контролируемых (supervised) методов. Это демонстрирует эффективность использования неразмеченных данных для улучшения качества завершения глубины и повышения обобщающей способности алгоритмов, особенно в задачах, где получение размеченных данных является трудоемким или дорогостоящим процессом.

При использовании нашего метода самообучения на наборе данных TransCG достигается значительно более низкая относительная ошибка (близкая к фоновому цвету) по сравнению с другими подходами предварительного обучения, что свидетельствует о более качественной тонкой настройке.
При использовании нашего метода самообучения на наборе данных TransCG достигается значительно более низкая относительная ошибка (близкая к фоновому цвету) по сравнению с другими подходами предварительного обучения, что свидетельствует о более качественной тонкой настройке.

Работа демонстрирует, что даже в мире неполных данных можно выудить обманчиво правдоподобные результаты, если правильно подобрать маску. Авторы предлагают метод самообучения для заполнения глубины прозрачных объектов, опираясь на информацию из непрозрачных областей. Это напоминает алхимию данных — превращение неполных сведений в кажущуюся целостность. Как говорил Дэвид Марр: «Любая модель — это заклинание, которое работает до первого продакшена». И действительно, заклинание работает, пока не столкнется с суровой реальностью новых данных. Особенно интересно, что предложенный подход позволяет достичь результатов, сопоставимых с контролируемым обучением, что указывает на то, что иногда хаос данных может быть более полезным, чем строгая упорядоченность.

Куда же дальше?

Предложенный подход, безусловно, — ещё один шаг в уговаривании хаоса. Замена глубины в непрозрачных областях — ловкий трюк, но не стоит обольщаться. Истина, как всегда, таится в тех глубинах, которые остались не заполненными. Самообучение — прекрасный инструмент, когда данных мало, но не стоит забывать, что и сам процесс обучения — лишь эхо искажённой реальности. Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью учитывать не только геометрию сцены, но и физические свойства материалов — преломление света, отражение, рассеяние. Ведь глубина прозрачного объекта — это не просто число, это история взаимодействия света с миром.

Очевидно, что текущие архитектуры, основанные на трансформерах, — лишь грубые приближения к сложности восприятия. Потребуются более изящные модели, способные учитывать контекст, а не просто оперировать пикселями. И, возможно, стоит отказаться от самой идеи «заполнения» глубины, сосредоточившись на построении вероятностных моделей неопределённости. Ведь в конечном итоге, задача не в том, чтобы «видеть» прозрачные объекты, а в том, чтобы понимать, что мы не можем их увидеть полностью.

Очевидно, что настоящий прорыв потребует выхода за рамки чисто технической оптимизации. Необходимо взглянуть на задачу с точки зрения когнитивной науки, понять, как человеческий мозг справляется с подобными проблемами. И, возможно, тогда удастся создать алгоритмы, которые не просто «работают», а действительно «понимают». Но это уже, пожалуй, вопрос совсем другой вселенной.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05006.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-07 00:43