NDDepth：正态 - 距离辅助单目深度估计

ICCVSep, 2023

NDDepth：正态 - 距离辅助单目深度估计

NDDepth: Normal-Distance Assisted Monocular Depth Estimation

Shuwei Shao, Zhongcai Pei, Weihai Chen, Xingming Wu, Zhengguo Li

TL;DR基于物理驱动的深度学习框架用于单目深度估计，通过假设 3D 场景由分段平面组成，提出了一种新的正常 - 距离头来推导每个位置的深度，同时，通过开发的面感知一致性约束对正常和距离进行规范化，并引入了额外的深度头来改善框架的鲁棒性，利用有效的对比迭代细化模块根据深度的不确定性互补地对深度进行精细化改进，实验证明该方法在 NYU-Depth-v2、KITTI 和 SUN RGB-D 数据集上超过了现有的最先进竞争方法，值得注意的是，它在 KITTI 深度预测在线基准测试中的提交时间中排名第一。

Abstract

monocular depth estimation has drawn widespread attention from the vision community due to its broad applications. In this paper, we propose a novel physics (geometry)-driven deep learning framework for monocular depth estimation by assuming that 3D scenes are constituted by

monocular depth estimation physics-driven deep learning framework piece-wise planes normal-distance head contrastive iterative refinement module

发现论文，激发创造

NDDepth：基于法线和距离辅助的单目深度估计和补全

通过假设 3D 场景由分段平面组成，本文提出了针对单目深度估计和补全任务的新型物理（几何）推动深度学习框架。我们通过估计表面法线和平面到原点的距离图或补全稀疏表面法线和距离图作为中间输出，提出了一个法线 - 距离模块。同时，通过开发出平面感知一致性约束来规范化表面法线和距离图，并将其转换为深度图。此外，还集成了一个额外的深度模块来增强所提出框架的鲁棒性。在 NYU-Depth-v2、KITTI 和 SUN RGB-D 数据集上的大量实验表明，我们的方法在单目深度估计和补全任务方面胜过了先前的最先进竞争方法。

Nov, 2023

正常辅助立体深度估计

本文研究如何利用法线估计模型和预测的法线图提高深度质量，方法包括联合学习多视角法线估计和深度估计模块以及提出一种新的一致性损失来训练一个独立的一致性模块来细化深度 / 法线对。实验结果表明，该方法具有高精度、平滑等优点，在多个数据集上的表现均优于现有技术。

Nov, 2019

P3Depth: 利用分段平面先验的单目深度估计

提出了一种基于像素平面性先验的单目深度估计方法，并使用具有两个输出头的卷积神经网络来学习并由此实现端到端的训练，以预测尖锐边缘和具有合理 3D 重建的深度图，将其在 NYU Depth-v2 和 KITTI 的 Garg 数据集上的实验结果击败了以前的方法并创造了最新的技术成果。

Apr, 2022

基于深度学习的单目深度估计：综述

该研究对基于深度学习的单张图像深度估计方法进行了调研，总结了常用的数据集、评价指标和不同的训练方式，并讨论了未来研究中的挑战和方向。

Mar, 2020

通过线条解析几何形状：带有部分激光观察的单目深度估计

该论文提出一种在机器人应用中提高单目深度估计精度的方法，通过残差神经网络，以 2D 激光测距仪的观察为基础，结合分类和回归损失进行连续深度估计，在障碍物避免中具有潜在的应用价值。

Oct, 2016

强制执行虚拟法线的几何约束以进行深度预测

本研究提出了一种基于高阶 3D 几何约束的深度预测模型，通过在重建的 3D 空间中随机采样三个点确定虚拟法向方向并设计相应的损失函数，能够显著提高深度预测的准确性，从而实现直接从深度图中恢复场景的 3D 结构（如点云和表面法向），进而消除了训练新子模型的必要性，并在 NYU Depth-V2 和 KITTI 等数据集上达到了最先进的性能水平。

Jul, 2019

使用深度注意力体指导单目深度估计

本文提出通过深度注意力体加入非局部共面性约束来引导深度估计，从而在室内环境中取得最先进的深度估计结果。

Apr, 2020

基于自监督学习的单目图像深度估计

这个研究探讨了如何通过使用卷积神经网络和其它技术来优化和扩展基于深度学习的深度估计模型，以提高相机获取的图像的三维深度感知的精度。

Apr, 2023

联合基于图形的深度细化和法线估计

本文提出了一种新颖的深度细化框架，旨在恢复逆深度图的分段平面特征，该框架将逆深度图建模为像素之间的加权图，设计了一种自动估计每个像素平面的正则化项，经过实验证明，该方法在视觉和数值上均相对于 Middlebury、KITTI 和 ETH3D 多视角立体数据集上的最先进算法有重大改进。

Dec, 2019

夜间环境下的规范化：高效的自监督单目深度估计算法

本文提出了一种新的单目深度估计框架，引入了基于先验的正则化来学习配准深度图像的分布知识以避免错误训练，并使用 Mapping-Consistent Image Enhancement module 来增强图像可视性和对比度，同时维持亮度一致性，最后使用基于统计的掩码策略调整纹理区域内删除像素数量的数量来解决在夜间场景下的问题，实验表明每个部分都是有效的，并取得了令人瞩目的成果和最新成果。

Aug, 2021