Mar, 2018

在自我监督学习环境中混合使用立体和静态单眼深度估计

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TL;DR通过自监督学习和卷积神经网络，本文研究了自主机器人如何学习来提高其深度估算能力，并在实验中表明，即便在较低的置信区域，融合立体和单目估计可比仅使用立体视觉估计提供更可靠的深度地图，从而使立体视觉机器人可以更加可靠地实现自主导航。
发现论文，激发创造
  • 自监督的孪生学习用于机器人手术中基于双目图像的深度估计

    使用基于深度学习的自监督学习方法，提出一种无需真实深度信息，使用深度估计器和可微的空间变换器的，适用于手术场景深度估计的深度学习框架。

    May, 2017

  • FusionDepth: 用代价体积补充自监督单目深度估计

    本篇论文提出了一个基于多帧深度估计的框架，使用连续的多帧约束不断优化单目深度估计，利用贝叶斯融合层进行多帧深度估计的迭代，同时不需要深度监督训练。实验结果表明，该方法在 KITTI 基准测试中，相较于单个帧或多个帧的无监督方法，取得了更好的性能。

    May, 2023

  • 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

  • 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

  • 立体视觉在深度精确测量中的重要性：一种有效的半监督深度神经网络方法

    在自动驾驶车辆的背景下，本文重新审视视觉深度估计问题。我们提出了一种新颖的半监督学习方法来训练深度立体神经网络，并提出了一种包含机器学习的 argmax 层和定制运行时的体系结构，可在嵌入式 GPU 上运行一个较小版本的我们的 Stereo DNN。在 KITTI 2015 立体数据集上展示了有竞争力的结果。

    Mar, 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

  • 用于自动驾驶的联邦无监督单目深度估计器的学习

    提出了一种新的方法 FedSCDepth，结合联邦学习和深度自监督，能够以与当前最先进的方法相媲美且更高效的方式进行单目深度估计的学习。在 KITTI 数据集上进行的评估实验表明，所提出的方法在测试损失低于 0.13，平均仅需要 1.5k 个训练步骤，并且每轮每辆自动驾驶车辆的权重数据传输量最多为 0.415 GB，达到了近乎最新技术的性能水平。

    Oct, 2023

  • 用于半监督单目深度估计的 RGB-D 大型数据集

    使用基于学生 - 教师策略、数据集成和立体信心引导回归损失的方法，可以提高单目深度估计的精度，并用于高级视觉任务，如室外场景的驾驶情境等。

    Apr, 2019

  • 自监督单目深度估计中的 Transformer 模型（不考虑相机内参）

    研究在自动驾驶和高级驾驶辅助系统下，使用视觉转换器作为新的方法来进行单目深度估计，在 KITTI 深度预测基准上取得了与卷积神经网络相似的性能，同时具有更强的鲁棒性和可扩展性。

    Feb, 2022