CVPRMar, 2018

单视角立体匹配

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TL;DR该研究论文采用视图合成过程和立体匹配相结合的方法，将单目深度估计问题分解为两个子问题，并明确地在推断过程中施加几何约束条件。经验证明，这种方法的性能优于以往的方法，并且只需使用少量的真实训练数据，同时也具有良好的泛化能力。
monocular depth estimationview synthesisstereo matchinggeometrical constraintsend-to-end training
发现论文，激发创造
  • 利用传统立体知识学习单目深度估计

    本文介绍了一种基于单目深度估计的新型深度学习架构 - monoResMatch, 通过理论证明和严谨的实验，该架构通过合成不同视点的特征进行立体匹配，综合利用了代理监督信息，并且在自我监督方法上对无需昂贵的深度标签，取得了准确的单目深度估计成果。

    Apr, 2019

  • 无监督单目深度估计与左右一致性

    本研究提出一种基于卷积神经网络的单张图像深度估计方法，使用更容易获取的双目立体视觉图像替代需要大量对应地面真实深度数据的监督式回归训练，通过利用同一场景下两个视点的对极约束，生成视差图，并利用一种新的训练目标函数，结合左右两张图像的视差图像互相匹配和校准，提高了深度估计的性能表现，从而实现了在 KITTI 数据集上的单张图像深度估计的最新领先水平，甚至超过了基于真实深度训练的监督式方法。

    Sep, 2016

  • 通过蒸馏跨域立体网络学习单目深度

    本文提出了一种使用立体匹配网络作为代理从合成数据中学习深度并使用预测的立体视差图来监督单目深度估计网络的方法，并提出了不同的策略以确保学习到的深度感知能力在不同领域之间得到很好的转移。通过大量实验证明了该方法在 KITTI 数据集上具有最先进的单目深度估计结果。

    Aug, 2018

  • 基于深度特征重建的单目深度估计和视觉里程计无监督学习

    本文探讨了利用立体序列进行深度和视觉里程计学习的方法，并在 KITTI 行驶数据集上的实验表明，我们的方法优于现有的基于学习的方法。

    Mar, 2018

  • 利用传统视觉里程计增强自监督单目深度估计

    该论文提出了一种自监督学习的方法，利用几何先验和自编码器来提高单目深度估计的效果，实验结果表明该方法在 KITTI 数据集上的表现优于现有方法，适用于高性能 GPU 和嵌入式设备。

    Aug, 2019

  • 几何与语义相遇：半监督单目深度估计

    通过利用语义标记的图像和通过图像变形获得的无监督信号来联合学习语义分割和深度估计，提出了一种半监督的深度估计方法，结果表明在 KITTI 数据集上超过了单目深度估计的先进方法。

    Oct, 2018

  • 从单张图片学习立体视觉

    该研究介绍了一种基于单目深度估计，使用错误匹配视差地图训练立体匹配网络的方法，无需真实深度或手动设计人工数据即可将任何 RGB 图像列表转换为立体训练数据，并在 KITTI、ETH3D 和 Middlebury 等数据集上表现出色。

    Aug, 2020

  • 自监督实例适应的单目深度估计

    本文介绍了一种新方法，可将任何现成的自我监督的单目深度重建系统扩展到在测试时使用多个图像。该方法利用自我监督来提高多个视图可用时深度重建的准确性，在 KITTI 基准测试中，我们的自我监督方法在常见的三种设置（单目、立体和单目 + 立体）下平均减少绝对误差 25％，并在准确性上接近完全受监督的最先进方法。

    Apr, 2020

  • 使用无监督三眼假设学习单目深度估计

    该论文提出了一种可以使用无标注数据进行训练的，基于三目摄像机的深度估计方法，其在 KITTI 数据集上取得了比其他基于双目摄像机以及其他线索的方法更好的性能。

    Aug, 2018

  • 学习立体，推断单眼：用孪生网络进行自监督单目深度估计

    本论文提出了一种新型的自监督单目深度估计方法，使用两张图像进行训练以及基于 Siamese 网络结构只使用其中一张图像来预测深度，在 KITTI 基准测试和 Make3D 基准测试中均取得了最优结果。

    May, 2019