ICCVAug, 2021

夜间环境下的规范化：高效的自监督单目深度估计算法

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TL;DR本文提出了一种新的单目深度估计框架，引入了基于先验的正则化来学习配准深度图像的分布知识以避免错误训练，并使用 Mapping-Consistent Image Enhancement module 来增强图像可视性和对比度，同时维持亮度一致性，最后使用基于统计的掩码策略调整纹理区域内删除像素数量的数量来解决在夜间场景下的问题，实验表明每个部分都是有效的，并取得了令人瞩目的成果和最新成果。
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发现论文，激发创造
  • 自我监督单目深度估计在低光环境中：向数据分布补偿迈进

    本文提出了一种自监督的夜间单目深度估计方法，不使用夜间图像进行训练，而是利用日间图像作为稳定的自监督信号，并应用物理先验来弥补昼夜差异，通过对昼夜数据分布的补偿，实现高效的单阶段自监督训练。实验结果表明，与现有方法相比，我们的方法在具有挑战性的 nuScenes-Night 和 RobotCar-Night 数据集上取得了领先的深度估计结果。

    Apr, 2024

  • 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

  • 从黄昏直到黎明：利用视觉基础模型进行自监督夜间立体深度估计

    提出了一种算法，专注于夜间条件下准确的自监督立体深度估计，通过使用预训练的视觉基础模型提取具有挑战性场景的泛化特征，并提出了一种有效的匹配和集成方法，同时采用了新颖的遮罩方法来过滤掉违反光度一致性假设的像素，并提出了新颖的评估指标，实验证明了该方法的鲁棒改进。

    May, 2024

  • MonoIndoor: 针对室内环境进行自监督单目深度估计的最佳实践

    本研究聚焦于自监督单目深度估计在室内环境下的困难，通过引入深度分解模块和残差姿态估计模块分别解决深度网络和姿态网络中的问题，实现相对室外环境更好的表现。

    Jul, 2021

  • 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

  • 自监督学习的深度和运动在光度不一致下的训练

    本文介绍了一种通过自监督学习获得单目序列深度和姿态的方法，该方法不需要基础数据的支持，增加了更强的几何量和时间图像序列内部一致性的约束条件，能够显著提高单目图像序列深度和相对姿态估计的性能。

    Sep, 2019

  • 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

  • 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

  • 自我监督单目深度估计中动态区域的挖掘监督

    利用自我监督训练框架，将静态和动态区域的图像深度估计分离，通过伪深度标签改善动态场景的深度估计性能。

    Apr, 2024

  • 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