SharpEdge：基于高质量数据驱动的单目深度估计方法在边界精度提升中的突破性研究

这篇研究提出了一种创新性的单目深度估计方法SharpEdge，通过自适应性一致性过滤(SACF)机制动态筛选高质量训练样本，并结合双先验学习(DPL)策略融合几何梯度先验与语义显著性先验，显著提升了KITTI（+1.2%）和NYU（+1.8%）数据集的边界检测精度，为自动驾驶等安全关键场景提供了更可靠的深度感知方案。

　　

Highlight

本研究开发了SharpEdge框架，通过两项核心技术革新单目深度估计：1）自适应性一致性过滤(SACF) 像智能筛子般动态过滤训练数据中的噪声样本，仅保留边缘清晰的高质量深度数据；2）双先验学习(DPL) 如同给模型配备"几何显微镜"和"语义聚光灯"，同时捕捉像素级深度梯度变化(Geometric Prior)和物体级显著性轮廓(Semantic Prior)，使边界识别精度产生质的飞跃。

Network architecture

模型架构分为两大模块：1）数据净化引擎(SACF) 对初始RGB-D数据池进行智能清洗，通过动态价值评估剔除模糊边缘和噪声样本；2）双先验深度预测器 采用多尺度特征金字塔，在编码阶段注入梯度线索(?D)强化几何连续性，在解码阶段融合显著性热图(Saliency Map)突出语义边界，最终输出具有手术刀级精度的深度图。

Datasets

在KITTI数据集（自动驾驶场景）和NYU数据集（室内场景）的测试中，我们的方法像"边界修复师"般显著改善了透明玻璃、金属反光等传统难点区域的深度断裂问题，定量分析显示边界区域RMSE降低达18.6%。

Conclusion

SharpEdge框架证明：通过数据质量革命(SACF)和认知机制创新(DPL)，单目深度估计能像人类视觉系统一样同时处理几何细节与语义上下文。该技术特别适合自动驾驶车辆在雨雾天气中"看穿"模糊障碍物轮廓，也为AR/VR应用提供了毫米级精度的虚实融合可能。