CVPRApr, 2023

伪深度对最小用户指导下的开放世界物体分割的影响

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TL;DR本论文利用预训练网络生成伪深度图像来将物体分割为训练时未出现的类。仅需要单击对象表面伪深度图像作为输入即可实现，使用深度可以显著改善从已见类到未见类的泛化性能。
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发现论文，激发创造
  • 利用伪深度增强以盒子为监督的实例分割

    本研究通过引入伪深度图到实例分割网络的训练过程中，捕捉实例间的深度差异，从而提升性能；同时，利用深度一致性作为选择最佳掩码的计算成本，使得该方法在实例分割中取得显著改进。

    Mar, 2024

  • 单目深度图预测的半监督深度学习

    本文提出了一种半监督学习的深度学习方法，通过稀疏的真实深度数据和直接图像对齐误差来学习单目图像深度地图的预测，实验结果表现出一定的优越性。

    Feb, 2017

  • 从单目深度图像进行目标检测和语义分割

    本研究证明，在计算机视觉中，利用单目图像估计出深度信息与 RGB 图像结合能够显著提高目标检测和语义分割的精度。

    Oct, 2016

  • 单目深度估计的自适应置信度阈值

    本文提出了一种使用自监督立体匹配方法生成的伪真实深度地图来辅助单目深度估计的新方法，并利用门限网络调整伪深度图。通过基于像素自适应卷积层提高单目深度估计精度，并取得了优异的实验结果。

    Sep, 2020

  • 几何与语义相遇：半监督单目深度估计

    通过利用语义标记的图像和通过图像变形获得的无监督信号来联合学习语义分割和深度估计，提出了一种半监督的深度估计方法，结果表明在 KITTI 数据集上超过了单目深度估计的先进方法。

    Oct, 2018

  • 单目三维物体检测是否需要伪激光雷达？

    本文介绍了一种称之为 DD3D 的单阶段，端对端的单目 3D 对象检测器，能够借助深度预训练提升准确性并解决如伪激光雷达方法的限制，通过深度估计和三维检测之间的有效信息传输，在大规模无标记数据的帮助下，达到了 KITTI-3D 基准测试中的 16.34％和 9.28％AP 的最新结果，以及在 NuScenes 中的 41.5％mAP。

    Aug, 2021

  • SOSD-Net: 单目图像联合语义物体分割和深度估计

    通过引入语义物体性概念分析成像过程，本文提出了一种基于物体性假设的语义物体分割和深度估计网络（SOSD-Net），并采用期望最大化算法的迭代思想更有效地训练该网络，实验结果表明该方法具有卓越的性能。

    Jan, 2021

  • 双模态融合：分别利用 RGB 和深度进行未见目标实例分割

    本篇论文提出了一种使用合成 RGB 和深度图像数据实现表面外目标实例分割的新方法，该方法能够学习非真实感 RGB-D 数据，并在机器人抓取任务中表现出色。

    Jul, 2019

  • 3D-PL：具有三维感知伪标记的域自适应深度估计

    利用真实数据生成可靠的伪地面真实数据，提供直接监督的领域适应框架，通过提出 2D 伪标签和 3D 感知伪标签等机制，实现深度评估的提高，有效地解决领域适应问题。

    Sep, 2022

  • 使用多尺度深度网络从单张图片预测深度图

    本文提出了一种新的方法，利用两个深度网络堆栈来解决单张图像深度估计的问题，并应用尺度不变误差来测量深度关系，通过利用原始数据集作为大量训练数据，方法在 NYU Depth 和 KITTI 上实现了最先进的结果。

    Jun, 2014