通过多视图几何从单目序列中获取粗略相机姿态以解决室内场景中自监督单目深度估计的挑战，通过旋转和平移 / 缩放优化来改进姿态，通过全局推理的视觉变换器和迭代的自蒸馏机制软化低纹理效果，实验结果显示了框架中每个组件的有效性，并提供了室内自监督单目深度估计的新的技术水平以及出色的泛化能力。

Sep, 2023

GLNet 是一种自监督框架，可从单目视频中学习深度估计、光流、相机姿态和内在参数，包括设计考虑多种几何约束及自适应光度损失的新型损失函数、扩展模型以预测相机内参、提出几种在线细化策略。在 KITTI 和 Cityscapes 数据集上，GLNet 优于以前的自监督方法，并且在 YouTube 视频中表现良好。

Jul, 2019

本文提出了一种基于深度学习网络、自我监督和知识蒸馏的训练协议，能够同时学习单目摄像机所需的几何、运动和语义信息，从而实现对整个场景的全面识别。实验结果表明，该框架不仅在单目深度估计、光流和运动分割等任务中取得了最先进的性能表现，并且能够在高性能 GPU 和低功耗嵌入式平台上实现高效的应用。

Mar, 2020

本文提出了 GeoNet，这是一个基于联合无监督学习的框架，可用于从视频中估计单眼深度、光流和 Ego-motion。基于 3D 场景几何关系，由我们的框架以端到端的方式联合学习。实验结果表明，在 KITTI 驾驶数据集中，我们的方法在三个任务中均取得了最先进的成果，优于以前的无监督方法，并与受监督方法相当。

Mar, 2018

通过研究路面对 3D 检测提供的额外信息，提出了一种嵌入式神经网络，能够充分利用这些应用程序特定的先验知识，从而实现使用单个 RGB 摄像机确定环境中对象的位置和方向的三维目标检测。

Feb, 2021

提出 MonoGRNet 用于从单目 RGB 图像通过几何推理在观测到的 2D 投影和未观测到的深度维度上进行遮挡物体的 3D 检测，并通过优化 3D 包围框的位置和姿态实现关节学习，表现出最先进的性能。

Nov, 2018

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

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

本文研究自监督学习中如何直接运用语义结构来指导几何表示的学习，提出了一种新的基于预训练语义分割网络和像素自适应卷积的架构，并使用两阶段训练过程来克服动态对象上的常见语义偏差。结果表明该方法在所有像素、细节和语义类别上都优于现有方法，实现了自监督单目深度预测的最新水平。

Feb, 2020

本文提出了 MGDepth（一种基于运动引导成本体积的深度网络），以实现动态物体和静态背景的精确深度估计，并保持计算效率。通过引入光流和粗略单目深度来处理动态内容带来的挑战，在合作目标帧的基础上构建静态参考帧以创建新的运动引导成本体积。此外，为了提高网络结构的准确性和鲁棒性，我们引入了一种基于注意力的深度网络架构，以有效地整合具有不同分辨率的特征映射的信息。与具有相似计算成本的方法相比，在 KITTI-2015 数据集上，MGDepth 在自监督单目深度估计中的均方根误差上实现了约 7％的显著降低。

Dec, 2023