轻量化单目深度估计网络LightNet：基于高层特征引导与通道重对齐优化的高效模型设计

【编辑推荐】针对复杂深度学习模型在单目深度估计(MDE)任务中计算成本高、难以部署的问题，中国研究人员提出轻量化网络LightNet。通过深度可分离卷积(DW)构建轻量主干网络，结合高层特征引导融合模块(HGLF)和通道重对齐优化模块(CRO)，在KITTI和NYU Depth V2数据集上实现参数量减少38%的同时保持SOTA性能，为自动驾驶等实时应用提供高效解决方案。

　　

在计算机视觉领域，单目深度估计(Monocular Depth Estimation, MDE)如同让机器获得"立体视觉"的超能力——仅凭一张二维图像就能推断三维空间结构。这项技术是自动驾驶汽车感知障碍物距离的"眼睛"，也是机器人导航避障的"指南针"。然而，当前主流方法陷入"越复杂越精准"的怪圈：Transformer和深度卷积神经网络(CNNs)堆叠出的庞然大物，虽在KITTI等基准测试中刷新高分，却因巨额计算成本难以落地现实场景。这就像给智能终端配备超级计算机的心脏，显然不切实际。

安徽理工大学的研究团队在《Displays》发表的成果直击这一痛点。他们设计的LightNet如同为MDE任务量身定制的"轻量化装甲"——通过三大创新模块的协同作用，在精度与效率的钢丝上走出完美平衡。实验证明，该模型在保持与SOTA模型相当性能的前提下，参数量大幅缩减，犹如为深度估计技术装上"节能引擎"。

关键技术路线清晰呈现：首先采用深度可分离卷积(DW)构建轻量主干网络，实现多尺度特征提取；继而设计高层特征引导融合模块(HGLF)，利用语义信息更丰富的高层特征指导底层细节融合；最后通过通道重对齐优化(CRO)模块增强特征表达能力。所有实验均在KITTI（室外场景）和NYU Depth V2（室内场景）两大标准数据集验证，采用1216×352统一分辨率。

【LightNet架构】
编码器部分采用金字塔结构，通过5个DW卷积块逐步下采样至1/32分辨率，每个块包含深度卷积(DWConv)和点卷积(PWConv)的"组合拳"，相比标准卷积节省75%参数。特别设计的残差跳跃连接确保梯度有效回传，避免浅层特征消失。

【HGLF模块】
创新性地发现高层特征具有"去噪指南针"特性——随着网络深度增加，特征语义性增强而噪声降低。模块通过双线性插值将高层特征上采样至低层尺度，采用注意力机制生成空间权重图，指导不同层级特征进行像素级融合。实验显示该模块使RMSE指标降低12.7%。

【CRO模块】
受神经系统"侧抑制"现象启发，设计通道间竞争机制。通过可学习参数动态调整通道重要性，使用1×1卷积实现跨通道信息交互，配合GeLU激活函数增强非线性。该模块仅增加0.8M参数却带来4.3%的相对改进。

【实验验证】
在KITTI数据集上，LightNet以仅4.9M参数量达到δ₁
=0.895的精度，优于参数量38M的BTS模型。消融实验证实：单独使用DW卷积会导致8.2%性能下降，而HGLF+CRO组合可挽回91%的损失。推理速度测试显示，在RTX 3090上处理1216×352图像仅需23ms，满足实时性要求。

这项研究为资源受限场景下的深度感知提供新范式。HGLF模块揭示的"高层指导"原则可拓展至其他视觉任务，CRO模块的通道优化思想对模型压缩领域具有普适价值。未来工作可探索该架构与神经架构搜索(NAS)的结合，进一步突破轻量化极限。正如研究者所言："在边缘计算时代，模型的优雅不应体现在参数规模上，而在于用最少计算捕捉最本质特征的能力。"这种"少即是多"的设计哲学，正是LightNet留给学界的最宝贵启示。