CVPRApr, 2021

时间机会主义者：自监督多帧单目深度

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TL;DR提出 ManyDepth，一种自适应的、可以在测试时间利用序列信息的深度估计方法，通过深度自监督训练基于端到端代价体系积攒的方法，鼓励网络忽略不可靠的代价体以及针对静态相机场景的增强方案。实验证明此方法在 KITTI 和 Cityscapes 上表现优于其他单帧和多帧的自监督基线模型。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 不要忘记过去：从单目视频中的循环深度估计

    本文介绍了一种基于 ConvLSTM 和三种不同类型深度预测网络的自监督实时单目深度估计和完成方法，能够产生一系列的深度图，该方法灵活且可与不同类型稀疏深度图案件组合使用，实验表明，我们的方法在自监督场景中始终优于其基于图像的对应方法，并且在三个流行组的深度预测方法中也表现出更好的性能。

    Jan, 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

  • MonoIndoor++: 自我监督单目深度估计在室内环境中的更好实践

    提出了一种基于 transformer 网络的深度分解模块、一个迭代的相机位置残差估计模块和一个直接进行坐标卷积编码的坐标引导策略，从而提高了自监督单目深度估计方法在室内环境中的性能。

    Jul, 2022

  • $S^3$Net：基于语义感知的自监督单目视频和合成数据深度估计

    本文介紹了一種自監督學習的深度估計方法，在使用合成數據和真實數據訓練的同時，利用幾何、時間和語義約束，實現了單目視頻深度估計的新的最先進技術，相較其他自監督和合成方法提高了 15% 到 10% 不等。

    Jul, 2020

  • 使用内部特征融合的自监督单目深度估计

    本文提出了一种基于 HRNet 网络的深度估计网络 ——DIFFNet，它能在下采样和上采样过程中利用语义信息，并通过特征融合和注意力机制提高算法表现，实验结果表明，该方法在 KITTI 基准数据集上优于当前最先进的单目深度估计方法，并具有处理更高分辨率数据的潜力。我们还通过建立具有挑战性案例的测试集提出了额外的评估策略。

    Oct, 2021

  • 基于隐式线索的深度估计自监督联合学习框架

    本研究提出了一种利用单目和立体相机视频中的连续帧进行深度估计的自监督联合学习框架，其中使用了隐式深度线索提取器来利用动态和静态线索产生有用的深度建议，并通过引入高维注意力模块来提取清晰的全局变换。实验证明，所提出的框架在 KITTI 和 Make3D 数据集上优于现有技术。

    Jun, 2020

  • 从单目视频序列中学习深度

    从单目视频序列中学习单张图像深度估计模型是一个非常具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种新颖的训练损失，使我们能够在训练过程中包含更多图像以进行监督。我们提出了一个简单而有效的模型来考虑帧与帧之间的像素运动。同时，我们还设计了一种新颖的网络架构来进行单张图像估计。当结合在一起时，我们的方法在自监督设置下，在 KITTI 数据集上产生了最先进的结果。

    Oct, 2023