Mar, 2024

边缘处藏魔鬼：具有边缘感知一致性融合的单目深度估计

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TL;DR本文提出了名为 ECFNet 的新型单目深度估计方法，通过单个 RGB 图像准确预测高质量的单目深度，应用了图像边缘信息和深度一致性模块来融合不同来源的初始深度，实现了领先的性能。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 稠密约束深度估计器用于单目三维物体检测

    本文提出了一种名为 DCD 的算法，通过利用物体的关键点投影约束来估计多个深度候选项，使用更多地投影约束和产生更多深度候选项，实现了更准确的深度估计。该算法在 KITTI 和 WOD 基准测试上取得了最先进的性能。

    Jul, 2022

  • 揭示深度：一种多模态融合框架用于挑战场景

    本文提出了一种新颖的方法，通过学习框架，识别和整合主导的跨模态深度特征，独立计算粗略深度图，并使用置信度损失和多模态融合网络进行端到端的深度估计，从而在各种困难情景中展示了鲁棒的深度估计能力。

    Feb, 2024

  • 使用内部特征融合的自监督单目深度估计

    本文提出了一种基于 HRNet 网络的深度估计网络 ——DIFFNet，它能在下采样和上采样过程中利用语义信息，并通过特征融合和注意力机制提高算法表现，实验结果表明，该方法在 KITTI 基准数据集上优于当前最先进的单目深度估计方法，并具有处理更高分辨率数据的潜力。我们还通过建立具有挑战性案例的测试集提出了额外的评估策略。

    Oct, 2021

  • 边缘感知一致性立体视频深度估计

    通过使用双目输入，引进左右一致性损失函数，并提出一种保存边缘特征的损失函数来改善测试时训练中的深度模糊问题，提出了一种稠密的双目视频深度估计方法，调研结果表明该模型精度可靠。

    May, 2023

  • 多视角几何与单视角深度概率融合的多视角深度估计

    提出一种融合单视角深度概率和多视角几何的新型框架 MaGNet，以提高多视角深度估计的准确性、鲁棒性和效率，并在 ScanNet、7-Scenes 和 KITTI 数据集上实现了最先进的性能。通过深度一致性加权和概率采样来解决纹理不清晰、反射表面和移动物体等失败模式。

    Dec, 2021

  • Du$^2$Net: 双摄像头和双像素深度估计模型学习

    本文提出了一种基于神经网络的方法，将双目摄像机的立体匹配与双像素传感器的立体匹配相结合，以实现精准的景深图像，避免了前人研究中存在的模糊和匹配错误等问题，该方法对计算机摄影应用具有重要意义。

    Mar, 2020

  • 分层膨胀卷积和软加权和推理的单目深度估计

    本文提出了一种利用深度学习解决复杂多物体单目深度估计问题的端到端学习框架，通过将单目深度估计表述为一种多类别密集标注任务以及采用软加权和推断方法等策略，实现了对多尺度深度信息的有效利用，降低了量化误差并提高了方法的鲁棒性。实验结果表明，该方法在 NYU Depth V2 数据集上表现优于当前最先进方法。

    Aug, 2017

  • 单目内窥镜深度估计的几何感知深度神经网络

    本文提出了一种在内窥镜术中进行单目深度估计的方法，该方法利用几何一致性损失和梯度损失来提高重建效果，并使用合成的 RGB-Depth 数据集来捕捉解剖结构上的反射和照明变化，实验结果表明该方法在实现视频 - CT 配准算法的精度要求时，具有优于现有方法的表现。

    Apr, 2023

  • MVDepthNet: 实时多视角深度估计神经网络

    本文提出 MVDepthNet，在多视图深度估计中编码多视图观察信息，并结合参考图像使用编码器 - 解码器网络生成深度图，并在单目密集映射系统中应用，实现了高效准确的深度图生成。

    Jul, 2018