ECCVAug, 2020

逆转循环：通过增强的单眼蒸馏实现自监督深度立体视觉

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TL;DR本论文提出了一种新颖的自监督范式，通过单目完成网络提取单张图像线索和少量稀疏点用多个估计的共识机制来估计密集而准确的视差图，该方案在处理域偏移问题时具有显着的泛化能力。
self-supervised learningdepth estimationstereo artefactsmonocular completion networkconsensus mechanism
发现论文，激发创造
  • Refine and Distill: 利用循环不一致性和知识蒸馏进行无监督单目深度估计

    提出了一种基于自监督深层模型的新型单目深度估计框架，其中包括通过反向循环模型进行的深度估计网络优化、信息蒸馏等策略。此框架在 KITTI 基准测试中表现出良好的性能，胜过了目前的非监督方法。

    Mar, 2019

  • 多视差一致性过滤的引导式单目深度估计的立体匹配知识

    本研究提出了一种基于多个视差图来检查一致性的方法，以识别并过滤伪深度图中的错误，无需真实值（GT）和训练过程，并通过消除立体匹配易受攻击的错误区域，如无纹理区域、遮挡边界和反射表面，取得了比以往方法更好的实验结果。

    Jan, 2024

  • 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

  • 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

  • 自监督学习的多视角立体深度推理

    提出了一种基于自监督学习框架的多视角立体网络，使用输入数据的伪标签来为网络提供超级噪声，此方法在 DTU 数据集上表现良好，并且在无监督多视图立体场景中能够显著优于现有的方法。

    Apr, 2021

  • 通过蒸馏跨域立体网络学习单目深度

    本文提出了一种使用立体匹配网络作为代理从合成数据中学习深度并使用预测的立体视差图来监督单目深度估计网络的方法，并提出了不同的策略以确保学习到的深度感知能力在不同领域之间得到很好的转移。通过大量实验证明了该方法在 KITTI 数据集上具有最先进的单目深度估计结果。

    Aug, 2018

  • 自监督单目深度提示

    该研究针对单目深度估计的自监督学习方法，在不需要昂贵激光扫描或其他基础数据的情况下，使用 Depth Hints 通过加入来自简单立体算法的参考感知补充了光度学重投影代价函数，从而提高训练深度估计网络时的深度预测精度，该方法取得了在 KITTI 数据集上的最优预测效果。

    Sep, 2019

  • 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

    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。

    Mar, 2018

  • 使用自注意力和离散视差体进行自监督单目训练深度估计

    本研究提出了两种新的方法以提高自监督单目训练深度估计，分别为自我关注和离散视差预测，将这两种方法应用到最先进的单目深度估计模型 Monodepth2 中，超越其他自监督和完全监督方法，获得在 KITTI 2015 和 Make3D 数据集上最好的结果。

    Mar, 2020

  • 自监督单眼深度估计的不确定性

    本文提出的自监督方法能够在 KITTI 数据集上以最先进的精度预测深度图，并且能够用于在训练过程中估计深度图的不确定性。

    May, 2020