本文通过在未标记视频上观看，利用深度卷积神经网络来学习单张图像的三维几何估计，通过将像素水平的三维物体运动加入到学习框架中，提供了整体的三维场景流理解并有助于单张图像的几何估计。

Jun, 2018

本研究提出了一种基于表面法向量表示的深度无监督学习方法，通过构建深卷积网络层次结构，融入了边缘感知、光度误差和梯度平滑等前沿技术，从而实现单幅图像深度重建过程中的多种挑战，包括深度 / 法向量不连续和图像边缘保留等问题。在实验中，我们应用 KITTI 和 NYUv2 的室内外数据集来验证我们的算法的高效性和优越性。

Nov, 2017

我们的方法通过在网络中添加最新的 3D 几何数据作为额外输入，结合之前的几何提示，利用深度和 3D 场景重建领域中的先前工作，实现了与实时交互速度相比达到最先进的深度估计和场景重建。

Jun, 2024

本研究提出了一种新的方法来解决通过利用 2D 到 3D 车道重建过程底层的几何结构来摆脱单目 3D 车道检测问题的方法，并使用结构先验来实现从局部到全局的三维车道重建，通过直接从前视图图像中提取 BEV 车道信息和任务特定的数据增强方法来降低 2D 车道表示中的结构损失，提高广义性；实验证明，该方法在 82 FPS 的实时速度下优于现有方法 3.8％的 F-Score。

Jun, 2022

GLNet 是一种自监督框架，可从单目视频中学习深度估计、光流、相机姿态和内在参数，包括设计考虑多种几何约束及自适应光度损失的新型损失函数、扩展模型以预测相机内参、提出几种在线细化策略。在 KITTI 和 Cityscapes 数据集上，GLNet 优于以前的自监督方法，并且在 YouTube 视频中表现良好。

Jul, 2019

本文主要探究利用神经网络从无标注视频中学习单帧 3D 几何和连续帧光流，并将二者并行处理整合得到更好的结果，通过综合实验结果表明该方法优于其他方法。

Oct, 2018

本文提出了 GeoNet，这是一个基于联合无监督学习的框架，可用于从视频中估计单眼深度、光流和 Ego-motion。基于 3D 场景几何关系，由我们的框架以端到端的方式联合学习。实验结果表明，在 KITTI 驾驶数据集中，我们的方法在三个任务中均取得了最先进的成果，优于以前的无监督方法，并与受监督方法相当。

Mar, 2018

提出了一种新颖的无监督学习深度和自我运动的方法，它主要基于对场景的推断 3D 几何形状进行对齐，并与基于光度学营养和有效性掩模的 2D 损失相结合，最终得出在 KITTI 数据集上的优越结果。

Feb, 2018

本文提出了一种主动学习方法，利用几何先验知识简化三维图像体积中的注释过程，选择最需要注释的体素，并保证它们位于二维平面贴片上，从而比随机分布体素更容易进行注释。在电子显微镜和磁共振成像体积以及自然图像上评估该方法的性能，与几个公认的基准线比较表明性能有显著提高。

Aug, 2015

本篇研究提出一种基于几何建模的投影模型方法，用于改进单目三维物体检测中的深度估计问题，实验证明该方法使得检测性能得到了显著提升。

Jul, 2021