Mar, 2024

深度学习框架中的几何约束：综述

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TL;DR立体光测法是一种新兴的场景理解技术，本文调查了基于几何和深度学习的框架之间的重叠点，并比较了几何约束与深度学习框架中用于深度估计等问题的集成；还提出了一个针对现代深度学习框架中流行几何约束的新分类法，并提出了一些深入观察和潜在的未来研究方向。
stereophotogrammetryscene understandinggeometric-based frameworksdeep learning-based frameworksgeometry enforcing constraints
发现论文，激发创造
  • 基于双目视觉的深度估计深度学习技术综述

    该研究综述了基于深度学习的立体视觉对图像深度估计的应用，总结了该领域的常见流程、优缺点并探讨了未来可能的方向。

    Jun, 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

  • 从 360 度图像中估算 3D 场景几何：一项调查

    本文综述了基于单个、两个或多个以全景光学成像系统拍摄的图像的先驱和最先进的三维场景几何估计方法，包括基于全景数据的单目布局和深度推断、球面域上的立体匹配，以及使用多视角相机设置的光场、多视图立体和运动结构等方面的方法，并讨论了各种目的的常用数据集和性能指标。最后，指出了当前和未来的研究趋势。

    Jan, 2024

  • 机器学习与双目立体视觉在图像深度估计方面的协同作用：一项综述

    本文综述了基于学习的单目和双目图像深度估计的最新研究，强调了立体匹配、机器学习和深度学习之间的协同作用、迄今为止取得的成功以及社区将在不久的将来面临的挑战。

    Apr, 2020

  • 深度几何学习调查：来自表征角度

    本文从不同的表示角度综述了深度学习在三维几何中的最新发展，并总结了不同表示方法在不同应用中的优缺点，同时提出了进一步的研究方向。

    Feb, 2020

  • 鲁棒的几何保持深度估计 - 使用可微分渲染

    通过混合数据集训练模型，预测几何保持的深度，并通过渲染重建场景的新视图以及设计损失函数，促进不同视角下深度估计的一致性，实现了对领域特定尺度和平移系数的自主恢复，优于现有最先进方法的多个基准数据集。

    Sep, 2023

  • 自监督几何感知

    自监督几何感知（SGP）框架通过联合优化特征描述和几何模型，解决了对应关系匹配的问题，在相机姿态和刚性转换等缺少地面真值标签的情况下展示了其在实际数据集上令人瞩目的优越性能。

    Mar, 2021

  • 深度立体回归几何和上下文的端到端学习

    该文提出了一种基于深度学习的新型架构，用于处理立体图像的视差回归问题，通过代价体积和不同 iable sof argmin 算法来进行图像处理，并在 KITTI 数据集上创造了新的最佳性能结果。

    Mar, 2017

  • 基于视觉几何的深度结构运动

    我们提出了一种新的深度管道 VGGSfM，其中每个组件都是完全可微的，因此可以进行端到端的训练，通过引入新的机制和简化，我们在三个流行的数据集 CO3D，IMC Phototourism 和 ETH3D 上实现了最先进的性能。

    Dec, 2023

  • 360 度全景立体图像中的光照、反射和几何估计

    本文提出了一种从 360 度立体图像中估计场景高清空间变化光照、反射和几何的方法，该方法利用全景图像获得场景的详细几何信息，结合物理约束共同估计场景属性。通过重建场景的近场光环境、运用深度学习模型推断反射率和表面法线，加入光照与几何之间的物理约束以改进场景的反射率，实验结果表明该方法在增强现实应用中具有 State of the art 的性能有优势。

    Apr, 2021