北大提出自监督水下双目深度估计新框架：StereoAdapter发布
（图片来自网络）
北大等机构研究人员提出 StereoAdapter 框架，针对水下机器人深度感知难题，融合单目和双目视觉，利用自监督学习，高效适配视觉基础模型，实现高精度深度估计，为水下机器人导航、目标检测等任务提供可靠支持。
水下环境中，深度感知对机器人自主导航、目标检测、三维重建等任务至关重要。相较于单目方法，双目视觉能通过双目相机直接获取具有度量尺度的3D深度，但水下场景存在光学特性差异（如光的吸收、悬浮颗粒散射等）等挑战，导致双目匹配困难。此背景下，研究人员提出StereoAdapter框架，解决两大核心挑战：一是参数高效地将庞大视觉基础模型适配到水下域（无需大量标注数据）；二是融合单目与双目优势，在自监督条件下充分发挥双方优势。
此前结合单目双目信息的研究效果受限，北大等机构提出全新StereoAdapter框架，以自监督学习为基础，无需水下真实深度标签，将强大单目深度模型与双目几何有机结合。该框架采用双阶段结构，包括单目深度估计和双目深度细化阶段。
- 单目阶段：使用预训练单目深度模型（如Depth Anything V2），插入LoRA模块进行水下域适配，学习水下图像特有特征，同时保留模型通用几何先验，高效调整至水下场景。
- 双目阶段：利用第一阶段输出的单目深度作为全局先验，结合循环迭代细化的双目匹配模块，反复优化匹配误差，逐步逼近高精度深度结果；同时，利用GRU等模块实现多尺度特征融合与匹配优化。
框架采用自监督训练策略，单目阶段通过左右视图一致性构造训练信号（如光度重建损失、平滑损失），双目阶段引入多项自监督损失（重建损失、视差引导损失、平滑正则化），实现纯自监督流程，摆脱对水下真值深度数据的依赖。
实验验证中，StereoAdapter在仿真和数据集（如TartanAir水下子集、SQUID数据集）及真实水下场景测试等方面表现优异，精度领先对比方法，且推理效率高，适合实际部署。
未来研究将持续探索数据与模型改进，提升复杂水下场景下的表现。
（声明：该内容经AI精编）
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