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

通过引入一种新的度量学习方案，我们的方法旨在提取具有深度区分特征的模型，而不增加推断时间和模型大小，通过使用距离保持函数来组织特征空间流形，将特征描述符之间的距离设置为与真实物体深度相关，并引入用于物体深度估计的辅助头部，以提高深度质量。此方法在 KITTI 和 Waymo 数据集上集成到各种基线模型中，实验证明了其广泛适用性，并且相对于基线模型，综合性能提高了 23.51% 和 5.78%。

Jan, 2024

通过提出的 UniDepth 模型，我们能够从单个图像中重建度量 3D 场景，并实现相机驱动的深度特征的不变性。

Mar, 2024

本文提出了一种基于单张图像深度估计的 3D 物体检测方法，该方法利用细节和多个子任务提取视觉线索并生成多个深度估计值，再通过深度选择和组合策略得到单个深度估计值以提高精度和鲁棒性，在 KITTI 3D 物体检测基准测试中的表现甚至比当前最佳方法都要超过 20%。

May, 2022

通过研究基于单目输入的三维物体感知，提出了一种利用相机自运动提供的强几何结构进行精确物体深度估计和检测的方法，并建立了一个名为 “DfM” 的框架，成功地提高了 KITTI 基准数据集上的检测性能。

Jul, 2022

本篇研究提出了一种基于关键点的方法，利用单个 RGB 图像进行三维目标检测和定位，该网络基于 2D 关键点检测和几何推理方法，同时估计 2D 特征和全局 3D 姿态，最终在 KITTI 数据集中达到了最好的性能表现。

May, 2019

提出了一种基于 MoVi-3D 的深度学习架构，使用几何信息生成虚拟视图对单目 RGB 进行 3D 物体检测，与传统方法相比，成功削减了视觉差异性导致的深度学习复杂度，从而取得了 KITTI3D 基准测试的新的最优结果。

Dec, 2019

本篇研究提出一种基于几何建模的投影模型方法，用于改进单目三维物体检测中的深度估计问题，实验证明该方法使得检测性能得到了显著提升。

Jul, 2021

虚拟现实头戴设备往往导致用户出现不良影响，如数字视疲劳、干眼症以及潜在的长期视力损害。为了解决测量问题，本研究提出了一种基于 U-Net 3 + 深度学习模型的轻量级框架，可以估计可测量的眼周深度图。该方法适用于任何配备有面向眼部的单眼摄像头的 VR 头戴设备，可以重建三维眼周区域，为相关光刺激计算协议和医疗指南提供度量基础。通过使用 UE MetaHuman 创建的动态眼周数据生成环境，我们合成了数千个训练图像。在 36 名参与者的样本上评估了我们的方法，在眼周全局精度评估实验和瞳孔直径测量方面表现出显著的效果。

Nov, 2023

本文提出了一种将实例深度复杂度降低的方法，即将实例深度重新定义为实例表面视觉深度（视觉深度）和实例属性深度（属性深度）的组合，并将 3D 定位不确定性分解为视觉深度不确定性和属性深度不确定性，取得了 KITTI 数据集的最新的最佳结果

Jul, 2022