monocular depth | BriefGPT - AI 论文速递

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Splat-SLAM: 全局优化的仅 RGB 的 SLAM 与 3D 高斯
使用全局优化的 3D 高斯地图表示，结合单目深度估计、动态自适应关键帧姿态和深度更新，我们提出了首个只使用 RGB 的 SLAM 系统，实现了优化的跟踪、建图和渲染精度，并获得小型地图与快速运行时。
PDFa month ago
DiffCAD: 基于弱监督的概率 CAD 模型检索和对齐
基于 CAD 模型基元从 RGB 图像中感知 3D 结构可以有效地实现基于三维物体的场景表示，本文提出了 DiffCAD，这是一种第一个弱监督的条件生成方法，可以从 RGB 图像中检索和对齐 CAD 模型，通过扩散学习隐式概率模型来捕捉 C
PDF7 months ago
扩散模型在光流和单目深度估计中的惊人有效性
本文展示了使用去噪扩散概率模型进行单目 depth 和 optical flow 估计，通过 Monte Carlo 推理，结合了自监督预训练和合成和真实数据的监督训练，能够在去噪和缺陷数据方面提供技术创新，以及对于不确定性和多模态的处理能
PDFa year ago
从单目视频中无监督学习深度、相机姿态和光流
DFPNet 是一种联合学习系统，通过单眼图像序列估计单眼景深、光流和自身运动（相机姿态），使用单一的复合损失函数进行训练，并使用超参数调整来使模型的大小小于目前市场上同类模型的 5％以下。在 KITTI 和 Cityscapes 驾驶数据
PDF2 years ago
全局 - 局部路径网络与竖向分割深度用于单目深度估计
该研究提出了一种新的深度估计结构和训练策略，使用层次变压器编码器来捕获全局上下文，并设计轻量级但强大的解码器来生成估计的深度图，通过构建连接不同尺度的局部特征和全局解码流之间的连接路径，在分层特征融合模块的作用下，网络可以综合两种表示形式并
PDF2 years ago
多摄像机全景单深度
通过使用广义时空上下文、姿势一致性约束和精心设计的光度损失掩蔽，我们将自监督单目深度和自我运动估计扩展到大基线多摄像机装置，从而学习生成密集、一致且具有尺度感的点云，这种点云与典型的 LiDAR 扫描仪具有相同的完整全景 360 度视场，并
PDF3 years ago
DeFeat-Net: 并行无监督表示学习的通用单目深度
我们提出了 DeFeat-Net（深度和特征网络），一种同时学习跨领域密集特征表示和基于扭曲特征一致性的稳健深度估计框架的方法。通过同时学习特征、深度和运动，我们的技术能够推广到具有挑战性的领域，并能够在更具挑战性的序列中优于当前最先进技术
PDF4 years ago
CVPR视频中的自监督物体运动和深度估计
本文提出了一种自监督学习框架，从视频中估算单个对象的运动和单眼深度，并将对象运动建模为六个自由度刚体变换；此外，该方法还使用实例分割掩码引入对象信息，并通过引入新的几何约束损失项消除运动预测的尺度歧义，实验结果表明，该框架在不需要外部注释的
PDF5 years ago
AAAIMono3D++：具有两种尺度三维假设和任务先验的单目三维车辆检测
本文提出了一种从单张图像中推断车辆 3D 姿态和形状的方法，采用可塑性线框模型生成车辆形状和姿态的精细尺度表示，并结合三个任务先验，包括无监督单目深度、地平面约束以及车辆形状先验，通过将前向投影误差整合到总能量函数中优化两级投影一致性来解决
PDF5 years ago
利用深度神经网络嵌入从单张图像中学习深度焦距
从单个图像中学习深度是场景理解中一个重要问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的学习方法，采用了合成数据集，并嵌入了焦距信息，显著提高了单目深度估计的准确性。
PDF6 years ago
CVPR视频中深度和自运动的无监督学习
本文提出了一种无监督学习框架，通过使用视图合成作为监督信号，同时训练深度和相机位姿估计网络以完成从非结构化视频序列中的单目深度和相机运动估计的任务。经验评估表明，我们的方法具备与基于监督方法使用地面真值位姿或深度进行训练的方法相当的单目深度
PDF7 years ago