《Aerospace》：CaM-PDA: Confidence-Aware Prior Depth Completion with a Mixture of Experts for Low-Cost, Spray-Free 3D Reconstruction of Reflective Low-Pressure Compressor Blades
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针对反光低压压气机叶片在低成本深度相机中产生缺失与偏置回波的问题，CaM-PDA将几何锚点筛选与先验引导深度补全及面向反射、表面变化和边界的残差专家相结合。均衡筛选保留可靠观测用于度量对齐，同时预训练通用路径与专家残差并行保持激活。在11,520个DREDS-
针对反光低压压气机叶片在低成本深度相机中产生缺失与偏置回波的问题，CaM-PDA将几何锚点筛选与先验引导深度补全及面向反射、表面变化和边界的残差专家相结合。均衡筛选保留可靠观测用于度量对齐，同时预训练通用路径与专家残差并行保持激活。在11,520个DREDS-CatNovel目标和654幅NYUv2图像上，CaM-PDA取得全图AbsRel分别为0.015880和0.023305，相较原生PDA（Prior Depth Anything）误差分别降低49.98%和57.61%。在DREDS标注的镜面/透明区域内，AbsRel相较原生PDA降低22.31%。与其他原生方法的比较保留了数据集相关的优势。在854个独特帧上的适配产生适度且区域相关的专家细化，并通过组件消融与三随机种子配对对照分别评估。与蓝光几何对比的叶片重建在刚性对齐后方向平均表面距离为3.514和3.042 mm。上述结果支持从低成本RGB-D观测对可见叶片几何进行免喷涂补全。
研究背景方面，航空发动机叶片兼具薄边缘、扭转曲面与反光金属特性，使消费级RGB-D相机难以可靠获取其几何形状。表面重建可支撑逆向工程、检测规划与部件可视化，但可靠采集仍具挑战性。飞行时间（ToF）测量在强光、遮挡与掠射表面附近，由于非朗伯反射与多径干涉，可能包含空洞、混合深度与偏移回波。消光喷涂可改善光学采集，但增加预处理与清洗环节，且可能改变被测表面。因此，从未涂层部件恢复可用几何，既需要填补缺失深度，也需要判别哪些已有测量可信。预训练单目估计器提供互补信息：Depth Anything V2从RGB图像提供可迁移的相对深度先验，而Prior Depth Anything（PDA）通过对齐、预填充与条件预测将视觉几何与不完整度量观测相结合。该组合对低成本RGB-D采集具有吸引力，但反光表面使这种分工复杂化：有限的深度回波仍可能出错，若其参与尺度-平移估计或局部预填充，其影响会超出自身像素传播至补全表面，故仅凭输入有效性不足以选择度量锚点。置信感知补全可建模输入测量的不确定性，非局部传播利用置信度与学习到的亲和度限制不良信息传递，CompletionFormer将局部卷积特征与全局Transformer上下文结合。然而在先验引导重建中，锚点选择同时改变用于条件化网络的几何，筛选规则须在剔除不一致回波与保留空间分布度量支撑之间取得平衡；仅统计被剔除的错误数无法刻画该权衡，因为保留观测在误差幅度与对齐影响上各不相同。反光材料、变化的表面法线与薄边界带来额外适配挑战：某区域有益的修正可能扰动其他区域的可靠观测。因此问题在于如何将可靠锚点选择与定向细化相结合，同时保留预训练通用表示。
研究人员提出CaM-PDA，即带残差混合专家（MoE）的置信感知PDA扩展。其贡献包括：证明仅凭置信选择计数不能决定补全深度误差，通过受控筛选比较与仿射影响分析区分逐点正确性与度量条件化中的误差幅度及空间支撑；提出结合严格、平坦区域与平滑区域证据的均衡置信规则，所选锚点通过PDA原生三通道接口支配度量对齐与预填充，无需额外连续置信通道；在始终激活的通用前馈网络（FFN）之外引入独立门控的低秩残差专家，反射、非平坦与边缘修正可重叠，并以匹配对照与局部诊断评估其增量收益与角色一致性；针对原生方法与独立训练的PDA对照进行评估，包含区域误差、多种子与敏感性分析，并以蓝光对比评估低压压气机叶片可见表面一致性，其他部件扫描提供定性扩展。
关键技术方法上（不超过250字）：研究采用冻结单目深度估计器（Depth Anything V2经PDA继承）提供相对深度先验，构建严格局部几何置信与均衡锚点筛选（严格、平坦、平滑三路径并集，含少于17锚点时回退机制），经PDA原生三通道条件接口进行度量对齐与K近邻预填充；在Transformer第6、8、10块（零基）加入秩32低秩残差专家与独立路由门控（软概率100步后硬前向直通门控）；监督标签由Hypersim渲染几何与法线及DREDS材质元数据离线构造（正/负/未知）；适配语料为854个独特帧（672回放帧+118 Hypersim+64 DREDS-CatKnown），初始适配672训练/84验证帧，来自BIDCD、DIODE、ICL-NUIM、IndustryShapes、LingBot、TartanAir与TODD各96/12帧；评测使用11,520个DREDS-CatNovel目标、654幅NYUv2测试图像与80个ICL-NUIM目标（轨迹lr_kt3）；叶片实验采用对齐Azure Kinect RGB-D图像与蓝光扫描参考（137,383点可见侧）。
研究结果方面：在"与原生方法比较"中，通过固定检查点与评分掩码的全基准评测得出，CaM-PDA全图AbsRel相对原生PDA在DREDS降低49.98%、NYUv2降低57.61%，DREDS全图误差亦优于IP-Basic、SwinDRNet、OMNI-DC与Marigold-DC；NYUv2上OMNI-DC全图误差最低而原生PDA传感器空洞误差最低，说明全图改善不意味着每个空洞内推理均改善。区域分解显示，在11,508个材质合格DREDS目标上镜面/透明AbsRel由0.078797降至0.061219（降22.31%），空洞与深度边界分别降45.18%与10.68%；SwinDRNet在困难材质上略低而CaM-PDA在全图、空洞与边界上更低。ICL-NUIM上全图AbsRel为0.009010且全图、空洞与边界误差均低于原生PDA。在"MoE组件分析"中，通过共享均衡置信输入下的架构对照（含等容量秩96稠密残差对照，98,076,526补全参数，三配对种子）得出DREDS与程序化数据呈正的平均增量，STD与NYUv2区间含零，ICL随种子变化大；区域容量诊断显示DREDS镜面与透明AbsRel分别降6.47%与1.73%，合并材质区降2.55%，边界降2.03%，而观测到的非困难非边界支撑略有上升。消融显示移除反射专家在全部五个域均增误差，移除边缘或非平坦专家效果混杂，固定全激活残差优于路由配置；三配对种子下DREDS困难材质、空洞与边界平均改善且每种子均改善，全图增益随种子变化，STD均值为负、NYUv2近零。在"最终配置敏感性"中，通过固定权重阈值、秩与位置及24组置信扰动研究得出阈值0.3/0.5/0.7下验证AbsRel为0.033591/0.033489/0.033403，平均激活专家数由1.781降至1.159与0.613；秩32于第6、8、10块在测试配置中验证误差最低，秩结果非单调；名义AbsRel为0.033496，0.5%与2%乘性对数噪声分别使其升高3.77%与31.52%。锚点筛选效应上，84幅初始验证图像中严格筛选剔除67.33%可评估正确观测而均衡规则为14.33%，下游深度误差在七个来源中四个改善、DIODE/LingBot/TODD排序相反。在"模型规模与运行时"中，通过RTX 5070 Laptop GPU标准化热推理测得CaM-PDA热延迟0.698 s、峰值Torch分配显存1.725 GiB，冻结先验含97,174,849参数、补全网络含98,076,526参数（其中专家参数449,325）。在"叶片重建与蓝光表面对比"中，通过25,656点单视预测与蓝光参考的刚性配准及25–65 mm上部结构精化得出预测到参考与参考到预测平均距离3.514与3.042 mm，等权均值3.278 mm，方向95百分位7.646与6.754 mm；上部跨距区一致性优于下部与中部，20%/50%/80%跨距原始截面双向平均二维距离为3.691/3.892/2.473 mm，0.5 mm体素均衡支撑下39.08%在2 mm内、79.68%在5 mm内。同捕获对比中对称均值由无专家对照的4.144降至3.278 mm，原生PDA反向均值更低但前向均值更高。处理敏感性中固定支撑均值2.599–3.499 mm，两像素膨胀在处理支撑上为4.618 mm而未变支撑为3.221 mm，全局ICP整云均值1.253 mm。在"专家激活"中，通过独立诊断帧的九层-专家图得出非平坦激活延伸至平面背景，固定内部183个token中心区域三块激活率为87.98%、45.36%与43.17%；600帧60场景程序化诊断中非平坦精确率三块为0.75–0.85而反射与边缘精确率较低且选择重叠，Hypersim内部验证子集非平坦精确率仅0.07–0.17。在"其他发动机部件定性扩展"中，四个探索性扫描显示CaM-PDA填补原始ToF空洞并保留主要部件形态，但细小开口与边界仍不完美，定量物理验证仍限于低压压气机叶片。
讨论部分总结：CaM-PDA通过锚点筛选与学习适配的组合改善深度补全，区域结果显明收益到达不利材质与缺失观测之处，匹配对照评估残差专家较小的贡献；稠密对照诊断中更大的镜面增益与定向细化一致，但材质补集增益与局部反转表明修正超出预期角色。监督在合并材质区内亦不同：镜面为反射正目标而透明保持未知，SwinDRNet在该区更低误差凸显材质相关恢复的残余难度。有用残差容量与有效路由是两回事：全激活残差可优于学习选择，改善跨域、种子与区域变化，消融与匹配对照支持选择性细化而非稀疏路由的一般优势。非平坦分支的平面激活与弱Hypersim角色一致性暴露监督意图与学习功能之间的差距，联合深度优化奖励超出规定几何标签的上下文修正，而部分监督与类别平衡使路由分数未校准，该分支仍是朝非平坦结构训练的残差而非经验证的几何分类器。适配使用854个独特帧（672回放帧与182新角色标注帧），相对PDA广泛合成训练（条件模型200,000次更新、批大小64）语料较小，继承的预训练知识至关重要且不同训练阶段不支持受控样本效率比较；定向适配提供实用路径但可靠角色监督使数据集构建更苛刻，非平坦标签跨几何尺度难以自动化且选择性人工复核吞吐低，有限标签覆盖可能促成适度增益与角色混淆，但现有证据未确立其为原因或表明更多数据即可解决。单视补全在镜面移除或破坏度量锚点处最欠约束，单目先验可恢复连续性却可能偏置局部曲率且刚性配准无法校正；叶片截面与未完全恢复的基底特征使连续性与形状保真之差可见，故表面距离均值宜与局部结构证据并读；参考标定不确定性与重复采集缺失，单一预测侧不能确立厚度且根部截断排除完整根部，扩展至尺寸检测需标定重复采集，联合多视推理（如VGGT）为单图中弱表达或被遮挡结构的互补方向，其能否改善反光叶片细节与度量保真仍待检验。研究结论翻译：CaM-PDA将均衡度量锚点筛选、先验引导深度补全与独立门控残差专家相结合，用于低压压气机叶片表面的单视重建。在完整DREDS与NYUv2基准上，全图AbsRel相对原生PDA分别降低49.98%与57.61%；在DREDS上，区域分解结果亦显示镜面/透明支撑、传感器空洞与边界相对原生PDA的改善。共享条件与等容量对照单独评估较小且区域相关的MoE贡献，并保留域与训练种子变异性。上述结果表明从少于1000个独特额外帧进行专家适配的潜力，而可靠角色标注仍是实际约束。低压压气机叶片的蓝光评估提供双向表面比较、截面与处理敏感性测量，其他发动机部件仅作定性补全示例而不评估其几何精度。该方法支持低成本可见表面重建，标定尺寸检测仍是进一步验证步骤。未来工作可通过稀疏高置信标注矩阵、几何一致标签传播与弱监督路由扩展当前部分标签方案，并以选择性人工复核降低专家监督成本；联合多视推理是恢复单幅二维图像中歧义结构线索的进一步方向。
