CVPRApr, 2023

第二届单目深度估计挑战赛

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TL;DR本论文介绍了第二届单目深度估计挑战赛（MDEC）的结果。该挑战赛对使用任何形式的监督方法开放，包括全监督、自监督、多任务或代理深度。挑战赛是基于 SYNS-Patches 数据集进行的，该数据集包括高质量密集地面真实度的广泛环境。结果表明，本次挑战赛的提交结果均超过了提供的 SotA 基线，并取得了显着进展，同时强调了未来研究的方向。
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发现论文，激发创造
  • 第三届单目深度估计挑战

    本研究讨论了第三届单目深度估计挑战赛（MDEC）的结果，重点关注挑战赛对具有复杂自然和室内场景的 SYNS-Patches 数据集的零样本泛化。挑战赛接收了总共 19 份提交报告，其中有 10 份报告详细描述了他们的方法，突出了在方法核心使用了 Depth Anything 等基础模型的广泛应用。挑战赛获胜者将 3D F-Score 性能从 17.51％显著提高到 23.72％。

    Apr, 2024

  • EC-Depth：在具有挑战性场景下探索自监督单目深度估计的一致性

    EC-Depth 是一种新颖的自监督两阶段训练框架，通过提出的扰动不变深度一致性约束模块和基于一致性的伪标签选择模块，实现了标准和具有挑战性场景下精确一致的深度预测，超过了 KITTI、KITTI-C 和 DrivingStereo 基准，从而提高了自监督单目深度估计模型在实际应用中的可靠性。

    Oct, 2023

  • 自监督单目深度估计的对抗训练：抵抗物理攻击

    该论文提出了一种基于视图合成的新型对抗训练方法，用于针对无实际深度信息的自监督 MDE 模型，通过 L0 范数约束来提高对物理世界攻击的鲁棒性，并通过与基于监督学习和对比性学习方法的比较，证明我们的方法可以在几乎不降低良性性能的情况下实现更好的鲁棒性。

    Jan, 2023

  • 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

  • $S^3$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

  • SuperDepth: 自监督、超分辨率单目深度估计

    本篇论文提出了一种基于子像素卷积层和翻转增强层的高分辨率自监督单目深度估计方法，在公共 KITTI 基准测试中取得了目前最好表现。

    Oct, 2018

  • 借助自监督深度估计改进半监督和领域自适应语义分割

    本文提出了一种半监督和领域自适应的语义分割框架，它利用自监督单目深度估计（SDE）来增强。该框架采用 SDE 作为辅助任务，通过选择最有用的样本、实现数据增强、转移 SDE 学习到的特征以及利用 Cross-Domain DepthMix 和 Match Geometry Sampling 来利用额外的标记合成数据与真实数据对齐，同时在 Cityscapes 数据集上进行了验证，并获得了半监督语义分割和半监督领域适应的最先进结果。

    Aug, 2021

  • 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

  • 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

  • 时间机会主义者：自监督多帧单目深度

    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。

    Apr, 2021