Jun, 2024

基于深度学习的单目图像和视频深度估计方法：综述

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TL;DR该论文综述了基于深度学习的单个 RGB 图像和视频的深度估计方法，包括输入输出模态、网络结构和学习方法的分类，历史里程碑，以及现有方法使用的流程、数据集和评估指标。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 单目深度估计：综述

    论文综述了五篇应用不同技术（包括监督、弱监督和无监督学习技术）尝试解决单目深度估计问题的论文，并比较这些论文之间的改进和理解，最后探讨了可能有助于更好地解决这一问题的潜在改进。

    Jan, 2019

  • 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

  • 基于图像深度重建的深度学习架构综述

    本文综述了近五年来使用深度学习技术从单个或多个图像中估计深度的 100 多个关键性贡献，总结了最常用的深度重建流程及其优缺点，并讨论了其研究的未来。

    Jun, 2019

  • 单张图像深度估计训练

    使用深度焦点提示为基础，基于点扩散函数卷积层的无监督学习深度估计方法能在多个数据集上优于其他无监督方法和与 KITTI 和 Make3D 数据集中的监督方法效果相当，并且与数据集无关.

    Jan, 2020

  • 使用双像素学习单目摄像机深度估计

    通过使用现代摄像头上越来越常见的双像素自动对焦硬件，识别深度估计中的不确定性并开发了一种方法解决它，使基于学习的方法可以很好地应用于双像素图像，提高了成像质量。

    Apr, 2019

  • 视频深度一致性估计

    通过利用传统的运动结构恢复来建立视频中像素的几何约束，使用基于学习的先验 —— 一种单图像深度估计的卷积神经网络，我们给出了一种用于重建密集、几何一致深度的算法。测试时，我们对这个网络进行微调，以满足特定输入视频的几何约束，同时保留其在视频中的其他区域中合成可信深度细节的能力。通过定量验证，我们证明了我们的方法比以前的单目重建方法有更高的准确性和更高的几何一致性。我们的算法能够处理具有轻度动态运动的挑战性手持捕获输入视频。改进重建的质量可以用于场景重建和高级视频视觉效果。

    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

  • 从单目深度图像进行目标检测和语义分割

    本研究证明，在计算机视觉中，利用单目图像估计出深度信息与 RGB 图像结合能够显著提高目标检测和语义分割的精度。

    Oct, 2016