Dec, 2023

基于三维感知和几何一致性引导的自监督深度补全

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TL;DR本研究提出了一种基于 3D 感知特征和多视角几何一致性的高精度自监督深度完成方法，通过构建 3D 感知空间传播算法和引入多视角几何约束，实现了无监督下的高精度深度完成，并在 NYU-Depthv2 和 VOID 等评测数据集上取得与有监督方法相媲美的性能。
depth completiondeep learningunsupervised methods3d perceptual featuresmulti-view geometry
发现论文，激发创造
  • 室内深度补全：边界一致性及自注意力

    本研究使用自我关注机制和边界一致性来提高深度补全图的质量和结构，已验证其在 Matterport3D 数据集上优于现有深度补全算法。

    Aug, 2019

  • 自监督稀疏到稠密：基于激光雷达和单目摄像头的自监督深度补全

    本研究提出了针对稀疏深度图的深度补全方法，采用深度回归学习模型，通过自监督训练框架实现对稀疏深度图的快速、精准深度补全，实验结果表明本方法在 KITTI 深度补全基准测试中获得了最佳结果。

    Jul, 2018

  • 基于 RGB 引导和不确定性的稀疏嘈杂 LiDAR 完整

    提出了一种新的方法，利用 RGB 图像指导生成稀疏的 LiDAR 地图的精确深度预测，通过融合 RGB 图像引导可以提高深度预测的准确性。该方法的实现在 KITTI 深度完成基准测试中得到了最佳成绩。

    Feb, 2019

  • 基于多视角一致推理的三维形状补全

    本论文提出了一种基于多视角的 3D 物体形状填充方法，通过学习使用神经网络完成每个深度图像，能够在保证不过度远离已学习形状描述符的前提下，在多个视角之间实现几何一致性，优于之前的完成技术。

    Nov, 2019

  • 自监督单目深度的语义引导表示学习

    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

  • 自监督学习的深度和运动在光度不一致下的训练

    本文介绍了一种通过自监督学习获得单目序列深度和姿态的方法，该方法不需要基础数据的支持，增加了更强的几何量和时间图像序列内部一致性的约束条件，能够显著提高单目图像序列深度和相对姿态估计的性能。

    Sep, 2019

  • 利用深度法线约束的稀疏 LiDAR 数据深度补全

    本文提出了一种统一的 CNN 框架来规范化深度完成，通过模拟深度与表面法线之间的几何约束，预测稀疏 LiDAR 输入的置信度，以隔离噪声的影响，以实现从稀疏深度图恢复密集深度图的目标，我们在 KITTI 深度完成数据集和 NYU-Depth-V2 数据集上进行了大量实验，证明了我们的方法达到了最先进的性能。

    Oct, 2019

  • 自监督单目 3D 人脸重建：基于遮挡感知多视角几何一致性

    本文提出了基于多视角几何一致的自监督训练架构，目标是在面部姿态和深度估计过程中提供可靠的约束。实验结果表明，该方法在面部姿态、表情和光照等方面的变异下都表现出优越性。

    Jul, 2020

  • 无监督的视觉惯性测量深度补全

    本文提出一种利用相机运动和视觉惯性测距系统估算的稀疏深度来推断密集深度的方法，采用预测性跨模态标准，通过构建场景的分段平面脚手架来推断密集深度，并在 KITTI 深度完成基准上表现出最先进的性能。

    May, 2019

  • 几何感知深度完整性的三视角视图分解

    通过 Tri-Perspective view Decomposition (TPVD) 框架，该研究旨在解决自动驾驶中的深度完成任务，并且能够更准确地重建稀疏和嘈杂深度测量所对应的场景的精确 3D 几何形状。通过 TPVD 的分解和合并方法，与现有方法相比，在 KITTI、NYUv2 和 SUN RGBD 数据集上展现了更好的性能。

    Mar, 2024