Sep, 2023

自我监督的单眼深度估计中迈向更好的数据利用

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TL;DR通过使用数据增强技术和细节增强的 DepthNet，该文提出了一种自我监督单目深度估计方法，拓展了训练数据的利用，并在 KITTI、Make3D 和 NYUv2 数据集上实现了最先进的性能。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 挖掘自监督单目深度估计的潜在能力

    该研究提出一种新的数据增强方法（data grafting）、探索性自蒸馏损失函数（exploratory self-distillation loss）、和全尺寸卷积神经网络，以提高自监督单目深度估计的表示能力和性能表现，实验结果表明该模型 EPCDepth 在更少的计算量下超越了之前的最新优秀模型。

    Sep, 2021

  • 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

  • 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

  • 利用自监督深度估计提高语义分割的三种方法

    提出了一种半监督语义分割的框架，采用自监督单目深度估计和利用场景几何形状强数据扩增的方式，结合深度特征差异和难度级别，通过学生 - 教师框架选择最有用的样本进行语义分割的注释，实现了在 Cityscapes 数据集上半监督语义分割的最好结果。

    Dec, 2020

  • 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

  • 使用自注意力和离散视差体进行自监督单目训练深度估计

    本研究提出了两种新的方法以提高自监督单目训练深度估计，分别为自我关注和离散视差预测，将这两种方法应用到最先进的单目深度估计模型 Monodepth2 中，超越其他自监督和完全监督方法，获得在 KITTI 2015 和 Make3D 数据集上最好的结果。

    Mar, 2020

  • $S^3$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

  • 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