基于全局-局部路径网络融合的近场深度估计增强方法研究

针对传统深度估计模型在近场物体精度不足的问题，研究人员提出融合U-Net注意力机制与GLPN架构的NF-GLPN模型，通过多损失训练策略动态平衡全局与近场特征学习。实验表明，该模型在NYU Depth V2和KITTI数据集上显著提升近场深度估计性能，为自动驾驶、机器人抓取等安全关键应用提供更精准的深度感知。

　　

在计算机视觉领域，单目深度估计（Monocular Depth Estimation, MDE）一直是极具挑战性的研究方向。从手势识别到自动驾驶，从障碍物避让到机器人抓取，精准的深度感知技术扮演着关键角色。然而，现有深度估计模型大多"远视"——它们更擅长处理远场场景，却对近在咫尺的物体视而不见。这种"灯下黑"现象严重制约了机器人在狭小空间的操作精度，也让自动驾驶汽车在近距离跟车时提心吊胆。更令人担忧的是，市面上的3D传感器多为远场优化设计，就像给近视眼配了副望远镜，对眼前1.5米内的物体反而模糊不清。

面对这一技术瓶颈，国立云林科技大学资讯管理系的Yu-Hsiang Chen团队在《Knowledge-Based Systems》发表创新研究。他们发现问题的根源在于传统模型过度依赖全局特征，就像用广角镜头拍微距，必然丢失细节。为此，研究人员巧妙地将U-Net的注意力机制嫁接到Global-Local Path Network（GLPN）架构上，培育出专攻近场的新模型NF-GLPN。这个"混血儿"继承了两大家族的优良基因：GLPN擅长的多尺度特征提取能力，加上U-Net精准定位近场区域的"火眼金睛"。研究团队还创新性地采用三管齐下的多损失训练策略，让模型在全局场景理解和近场细节捕捉之间找到完美平衡点。

关键技术包括：1）构建U-Net注意力模块强化近场特征提取；2）在NYU Depth V2和KITTI数据集上进行模型训练与验证；3）设计融合标准深度损失、U-Net损失和近场深度损失的复合损失函数。

【方法】
研究团队在GLPN的Transformer架构中嵌入U-Net注意力网络，形成双路径特征处理机制。全局路径负责整体场景理解，局部路径通过跳跃连接（skip connection）强化近场区域特征。训练阶段采用动态权重调整策略，使模型在早期侧重全局特征，后期逐步聚焦近场优化。

【结果】
在NYU Depth V2室内场景测试中，NF-GLPN对1-6米范围内物体的深度估计误差比Adabins降低23.7%，特别是在桌面边缘、椅子腿等近场细节处表现突出。KITTI数据集上的实验则显示，该模型在5米内的深度预测稳定性提升19.2%，有效解决了传统模型在挡风玻璃附近区域的"深度跳跃"问题。

【讨论与局限】
虽然NF-GLPN在近场场景表现优异，但研究也暴露出混合深度场景（如同时包含0.5米障碍物和50米建筑物的道路）的处理瓶颈。此外，模型对透明物体和镜面反射的鲁棒性仍有提升空间，这将是未来研究重点。

这项研究的突破性在于：首次系统性地解决了MDE领域的"近场盲区"问题，为机器人精准抓取、AR/VR交互等厘米级精度要求的应用铺平道路。就像给计算机视觉装上了"显微镜"，让AI既能仰望星空，也能看清指尖的方寸天地。正如作者指出，当机器人手臂在1.8米工作范围内穿梭时，每一毫米的深度误差都可能导致灾难性后果——而NF-GLPN的出现，正为这些安全关键场景提供了可靠的技术保障。