Distill Any Depth：知识蒸馏框架的单目深度估计方法

Distill Any Depth简介

“Distill Any Depth”是由浙江工业大学、西湖大学AGI实验室、兰州大学和南洋理工大学联合开发的一种新型单目深度估计方法。该方法通过知识蒸馏技术，将多个深度估计模型的优势整合到一个高效的学生模型中，显著提升了深度预测的准确性和泛化能力。团队提出了一种跨上下文蒸馏框架，结合全局与局部深度线索，优化伪标签质量，并引入多教师蒸馏机制，利用不同模型的互补优势，进一步提高深度估计的细节表现和鲁棒性。该方法在多个基准数据集上取得了优异的性能，为单目深度估计领域提供了新的研究方向。

Distill Any Depth主要功能

1. 提升单目深度估计的泛化能力：通过知识蒸馏技术，利用大规模未标注数据训练模型，使其能够更好地适应多样化场景和未知环境。
2. 优化深度预测的细节与准确性：结合局部和全局深度信息，生成更精细的深度细节，同时保持整体深度结构的准确性。
3. 整合多种深度模型的优势：通过多教师蒸馏框架，融合扩散模型和编码器-解码器模型的优点，兼顾细节表现和计算效率。
4. 零样本学习能力：无需大规模标注数据，直接利用未标注数据进行训练，显著降低对标注数据的依赖，提升模型在新场景下的适应性。

Distill Any Depth技术原理

1. 深度归一化策略：
   • 提出混合归一化（Hybrid Normalization）和局部归一化（Local Normalization），结合全局和局部深度信息，优化伪标签的质量，避免全局归一化带来的噪声放大问题。
   • 通过分段归一化或局部区域归一化，减少深度预测中的误差传播，提升细粒度深度细节的表现。
2. 跨上下文蒸馏（Cross-Context Distillation）：
   • 共享上下文蒸馏（Shared-Context Distillation）：教师和学生模型使用相同的局部裁剪图像作为输入，使学生模型学习局部深度细节。
   • 局部-全局蒸馏（Local-Global Distillation）：教师模型预测局部深度，学生模型预测全局深度，通过监督学生模型的全局预测与教师模型的局部预测一致，实现细粒度细节与整体结构的结合。
3. 多教师蒸馏（Multi-Teacher Distillation）：随机选择多个预训练的深度估计模型（如扩散模型和编码器-解码器模型）生成伪标签，利用不同模型的优势，提升学生模型的泛化能力和深度预测精度。
4. 零样本学习与伪标签生成：利用大规模未标注图像，通过教师模型生成伪深度标签，指导学生模型的训练，避免对标注数据的依赖，提升模型在未见场景下的性能。
5. 损失函数设计：结合多种损失函数（如局部-全局一致性损失、特征对齐损失和梯度保持损失），优化学生模型的训练过程，确保深度预测的准确性和鲁棒性。

Distill Any Depth应用场景

1. 自动驾驶：用于实时感知车辆周围环境的深度信息，辅助车辆进行障碍物检测、路径规划和安全驾驶。
2. 机器人导航：帮助机器人在复杂环境中进行自主导航，识别地形和障碍物，实现精准避障和路径规划。
3. 增强现实（AR）：为 AR 设备提供场景深度信息，增强虚拟物体与现实环境的融合效果，提升用户体验。
4. 无人机飞行：辅助无人机进行地形测绘和避障，确保飞行安全，同时可用于环境监测和目标跟踪。
5. 3D 场景重建：通过单目图像生成高精度深度图，用于室内建模、文化遗产保护和虚拟现实（VR）内容创作。
6. 智能安防监控：在监控系统中实时分析场景深度，实现目标检测、行为分析和异常事件预警，提升安防效率。

Distill Any Depth项目入口

• 项目主页：https://distill-any-depth-official.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/Westlake-AGI-Lab/Distill-Any-Depth
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2502.19204
• Hugging Face模型：https://huggingface.co/xingyang1/Distill-Any-Depth
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/xingyang1/Distill-Any-Depth