Apr, 2024

基于反射镜面先验的水景自监督单目深度估计

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TL;DR本文提出了一种基于自我监督的深度估计方法，通过利用水景中的镜面反射和几何约束，对单张图像进行深度估计。利用水分割网络将反射分离出来，然后通过自我监督框架从反射中预测目标的外观，以优化姿态和深度估计。此外，通过引入大规模虚拟场景数据集来减少真实数据集的标注工作，实验证明了该方法在水景深度估计中的可行性。
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发现论文，激发创造
  • 自监督单目深度提示

    该研究针对单目深度估计的自监督学习方法，在不需要昂贵激光扫描或其他基础数据的情况下，使用 Depth Hints 通过加入来自简单立体算法的参考感知补充了光度学重投影代价函数，从而提高训练深度估计网络时的深度预测精度，该方法取得了在 KITTI 数据集上的最优预测效果。

    Sep, 2019

  • 自我监督单目深度估计在低光环境中：向数据分布补偿迈进

    本文提出了一种自监督的夜间单目深度估计方法，不使用夜间图像进行训练，而是利用日间图像作为稳定的自监督信号，并应用物理先验来弥补昼夜差异，通过对昼夜数据分布的补偿，实现高效的单阶段自监督训练。实验结果表明，与现有方法相比，我们的方法在具有挑战性的 nuScenes-Night 和 RobotCar-Night 数据集上取得了领先的深度估计结果。

    Apr, 2024

  • 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

  • WaterMono: 水底自助单目深度估计的教师引导异常遮蔽和增强提升

    WaterMono 是一个用于深度估计和图像增强的新型框架，针对水下场景中的挑战，通过采用教师引导的异常掩模、深度信息结合水下图像成像模型生成增强图像以及旋转蒸馏策略来提高模型的鲁棒性，从而有效地实现了深度估计和图像增强任务。

    Jun, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 单视图深度中的不确定性与自监督

    量化监督式单视图深度的不确定性的贝叶斯深度神经网络，通过光照作为单视图自我监督信号，提出了一种仅需 RGB 图像和内窥镜的几何和光度校准的完全自我监督方法。

    Jun, 2024

  • 自监督学习的多视角立体深度推理

    提出了一种基于自监督学习框架的多视角立体网络，使用输入数据的伪标签来为网络提供超级噪声，此方法在 DTU 数据集上表现良好，并且在无监督多视图立体场景中能够显著优于现有的方法。

    Apr, 2021