Jul, 2020

UnRectDepthNet: 使用通用框架处理常见相机失真模型的自监督单目深度估计

PDF
TL;DR提出了一种通用的自我监督的尺度感知管道用于从未经矫正的单目视频中估计深度、欧几里得距离和视觉里程计，该方法可以避免长焦变形输入的失真，不会受视野范围缩小、重新采样畸变、校准误差敏感的副作用影响，性能优越。
发现论文，激发创造
  • 无监督室内深度估计的自校正网络

    提出了一种基于自动矫正网络的数据预处理方法，解决了手持场景下旋转运动对单视角深度估计的干扰问题，并针对不同数据集验证了该方法的有效性及通用性。

    Jun, 2020

  • FisheyeDistanceNet: 利用单目鱼眼相机进行自主驾驶的自监督尺度感知距离估计

    本文研究了自动驾驶和监视等领域中对大视场（>180 度）需求的鱼眼相机，探索了基于自监督学习的尺度感知框架来学习从原始单目鱼眼视频中获取欧几里得距离和自运动。作者提出的算法在 KITTI 数据集上得到了与其他自监督单目方法相媲美的最新结果。

    Oct, 2019

  • SynDistNet: 自监督单目鱼眼相机与语义分割结合的自动驾驶距离估计

    本研究针对自监督学习方法在鱼眼和针孔相机等复杂投影模型下无法很好地应用于距离估计的问题，提出了一种新的多任务学习策略。通过引入自注意力编码器和用鲁棒的语义特征指导解码器的距离估计网络结构，我们成功地将性能提升了 25％。同时，采用去除超参数调节的广义鲁棒损失函数和语义掩蔽策略来缓解动态物体违反静态世界假设所引起的估计误差。该方法不需要外部尺度估计，并且在 KITTI 数据集和针孔模型上达到了自监督方法的最佳性能水平。

    Aug, 2020

  • 无监督卷积神经网络用于单视角深度估计：几何的拯救

    本文提出了一种基于自编码器的无监督深度卷积神经网络学习框架，通过训练不需要预训练或注释的神经网络，为单视图深度预测提供了一种新的方法。

    Mar, 2016

  • 深度无处不在：通过透视蒸馏和无标签数据增强提升 360 度单目深度估计

    360 度图像的深度估计是虚拟现实、自主导航和沉浸式媒体应用中至关重要的，本研究提出了一种使用未标记 360 度数据的深度估计框架，通过六面立方体投影技术生成伪标签来高效标注 360 度图像的深度，并在深度估计的准确度上展示了显著改进，特别是在零样本情况下。

    Jun, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 自监督单目深度估计探究

    该论文提出了一种改进的自监督学习方法，包括最小 reprojection 损失、全分辨率多尺度采样和自动屏蔽损失，以实现单眼深度估计。研究结果表明，该方法能够在 KITTI 基准测试上达到业界领先的结果。

    Jun, 2018

  • FishEyeRecNet: 鱼眼图像矫正的多上下文协同深度网络

    本研究提出了一种端到端多环境协作深度神经网络，用于从单个鱼眼图像中消除畸变，采用深度学习方法自动估计畸变参数并构建合成数据集进行训练，实验表明，在合成和真实数据集上，该模型明显优于当前最先进的方法。

    Apr, 2018