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FA-Depth：面向快速准确的自监督单目深度估计
设计了 SmallDepth 方法以平衡精度与速度，通过等效转换模块、金字塔损失和函数逼近损失的引入，提高了 SmallDepth 的效果，实验结果在 KITTI 数据集上达到了最先进水平，并具有 500 帧每秒的推理速度和约 2 M 参数
PDF2 months ago
ICCV不使用显式三维运动估计的复杂动态场景密集深度估计
本文提出了一种基于光流和稀疏深度先验的方法，将动态场景模型假设为分段平面模型，计算其局部刚性变换和尽可能刚性的全局变换，无需显式估计 3D 旋转和平移即可高效恢复场景的深度密集图，适用于广泛的场景。
PDF5 years ago
AAAI无需传感器的深度预测：利用结构从单目视频中进行无监督学习
该研究提出了一种基于几何结构的无监督视觉深度学习方法，通过建模场景和物体，学习单目视频的摄像机姿态和物体运动，并引入在线细化方法，实现对未知域的实时适应。该方法优于现有技术，包括处理运动的技术，并可用于机器人导航领域的室内和室外场景。
PDF6 years ago
使用单光子传感器进行亚皮秒光子高效三维成像
本文提出一种概率图像形成模型，使用统计先验和逆方法，从所记录的光子计数中高效且稳健地估计场景深度和反射率，成功实现了对高光子计数变化下的亚皮秒准确率和光子高效的三维成像。
PDF6 years ago