AAAISep, 2019

针对 3D 物体检测的任务感知单目深度估计

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TL;DR本文提出了一种单目深度估计方法，通过前景 - 背景分离以及单独优化前景深度和背景深度的目标函数和深度解码器，极大地提高了前景目标深度的估计性能，并在应用于 3D 对象检测中各方面都达到了最先进的成果。
monocular depth estimationforeground-background separation3d object recognitiondepth prediction accuracystate-of-the-art
发现论文，激发创造
  • 单目深度估计：综述

    论文综述了五篇应用不同技术（包括监督、弱监督和无监督学习技术）尝试解决单目深度估计问题的论文，并比较这些论文之间的改进和理解，最后探讨了可能有助于更好地解决这一问题的潜在改进。

    Jan, 2019

  • 多样性很重要：充分利用深度线索实现可靠的单目三维物体检测

    本文提出了一种基于单张图像深度估计的 3D 物体检测方法，该方法利用细节和多个子任务提取视觉线索并生成多个深度估计值，再通过深度选择和组合策略得到单个深度估计值以提高精度和鲁棒性，在 KITTI 3D 物体检测基准测试中的表现甚至比当前最佳方法都要超过 20%。

    May, 2022

  • 置信度引导的立体三维物体检测与分割深度估计

    通过使用分离前景和背景像素的解码器来进行深度估计及通过深度估计网络的置信度估计充当三维物体探测器软注意力机制，我们提出了一种置信度引导的立体 3D 物体检测方法。该方法在 KITTI 基准上表现优于现有的立体 3D 检测器。

    Mar, 2020

  • MonoCD: 具备补充深度的单目三维物体检测

    通过增加全局深度线索和利用多个深度线索之间的几何关系，提出的方法可以提高单眼三维对象检测的深度补充性，实现了最新性能并无需引入额外数据。

    Apr, 2024

  • 概率和几何深度：透视中的物体检测

    该文通过构建几何相关图，利用概率表示来解决单目三维检测的问题，从而提高了检测性能并保持实时性的有效性。

    Jul, 2021

  • DID-M3D: 单目 3D 物体检测中实例深度解耦

    本文提出了一种将实例深度复杂度降低的方法，即将实例深度重新定义为实例表面视觉深度（视觉深度）和实例属性深度（属性深度）的组合，并将 3D 定位不确定性分解为视觉深度不确定性和属性深度不确定性，取得了 KITTI 数据集的最新的最佳结果

    Jul, 2022

  • 基于运动深度的单眼三维物体检测

    通过研究基于单目输入的三维物体感知，提出了一种利用相机自运动提供的强几何结构进行精确物体深度估计和检测的方法，并建立了一个名为 “DfM” 的框架，成功地提高了 KITTI 基准数据集上的检测性能。

    Jul, 2022

  • 单目深度估计和 3D 物体检测的深层光学

    本文介绍了深层光学的概念，通过编码式的散焦模糊作为额外的深度线索，以端到端设计的光学和图像处理结合来解决单张图像的深度估计问题，提出了几种光学编码策略，并针对三个数据集进行了深度估计的端到端优化方案评估，结果表明在自由镜面设计方面得到了最佳结果，同时，使用单片透镜的色差也可以实现显著的改善深度估计性能，我们构建了一个物理原型，并验证色彩象差改善了在真实世界中的深度估计结果。此外，我们还在 KITTI 数据集上训练了物体检测网络，并表明为深度估计优化的镜头也导致改进了 3D 物体检测性能。

    Apr, 2019

  • 动态场景下的无监督单目深度学习

    本研究提出一种方法，利用单眼光度一致性为唯一的监督，联合训练深度、自我运动估计和物体相对于场景的稠密三维平移场的估计，通过已知 3D 平移场的稀疏性和对于刚性移动物体的恒定性进行正则化，有效提高了单眼深度预测模型的准确性。

    Oct, 2020

  • 基于自监督学习的单目图像深度估计

    这个研究探讨了如何通过使用卷积神经网络和其它技术来优化和扩展基于深度学习的深度估计模型，以提高相机获取的图像的三维深度感知的精度。

    Apr, 2023