Jul, 2020

通过结构感知和互补数据集提高单目深度估计

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TL;DR本文提出了一种结构感知的神经网络来处理单目深度估计过程中普遍存在的结构信息缺失问题，该网络采用了空间注意力块来捕捉视觉特征的空间关系，引入全局聚焦相对损失来增强深度预测的空间约束，并引入了新的 Hard Case Depth 数据集和专门的渐进式训练策略来训练模型，实验证明该方法在 NYUDv2 数据集上具有很高的预测精度和泛化性能。
monocular depth estimationspatial attention blocksglobal focal relative losshard case depth datasetinformed learning curriculum
发现论文，激发创造
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    Aug, 2021

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    通过混合数据集训练模型，预测几何保持的深度，并通过渲染重建场景的新视图以及设计损失函数，促进不同视角下深度估计的一致性，实现了对领域特定尺度和平移系数的自主恢复，优于现有最先进方法的多个基准数据集。

    Sep, 2023

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    Apr, 2020

  • 基于深度学习的单目深度估计：综述

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    Mar, 2020

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    Dec, 2021

  • 轻量级三维点融合提高单目深度估计

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    Dec, 2020

  • 用于半监督单目深度估计的 RGB-D 大型数据集

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    Apr, 2019

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    Apr, 2023

  • 自监督单目深度估计的细粒度语义感知表示增强

    本文提出了在无监督单目深度估计中引入跨域语义信息以提高几何表示的新思路，包括度量学习方法和特征融合模块，并在 KITTI 数据集上全面评估，在弱质地区和物体边界的监督限制下，本文提出的方法优于现有技术。

    Aug, 2021

  • 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