single image depth estimation | BriefGPT

关键词single image depth estimation

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360 度广域：深度预测与视角合成数据集
本文介绍了一个大规模 360 度视频数据集，包含各种环境和上下文，以及相机的姿态和深度图，证明了该数据集在单一图像深度估计和视图合成两个主要任务中的相关性。
PDF7 days ago
CVPRECoDepth: 单目深度估计的有效扩展方法
使用预训练的 ViT 模型的全局图像先验信息为单图深度估计提供更详细的上下文信息，从而建立了新的领先优势的模型，并在多个数据集上实现了显著的改进。
PDF3 months ago
PatchFusion：一种面向高分辨率单目度量深度估计的端到端基于瓦片的框架
单幅图像深度估计是计算机视觉和生成建模中的基础任务。本文提出了一种名为 PatchFusion 的新颖的基于块状的框架，通过三个关键组件改善了目前最先进的技术，并在多个数据集上展示了其高分辨率深度图的能力。
PDF7 months ago
从单目视频序列中学习深度
从单目视频序列中学习单张图像深度估计模型是一个非常具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种新颖的训练损失，使我们能够在训练过程中包含更多图像以进行监督。我们提出了一个简单而有效的模型来考虑帧与帧之间的像素运动。同时，我们还设计了一种新颖的
PDF8 months ago
CVPR带有掩模指导的分层深度细化
本文提出了一种基于掩码图像的深度优化方法，该方法可以使用自监督学习技术和单张图像估计模型进行深度的有效细化，能够较好地解决单张深度估计模型在物体内外边界处存在的问题，并在真实应用中取得了良好的效果。
PDF2 years ago
基于场景理解的深度稳健单张图片深度估计神经网络
本篇论文提出了一种适用于室内和室外场景的两阶段 SIDE 框架，能够执行盲 SIDE，并通过使用深度可分卷积设计了一个多任务编码 - 解码 SIDE 网络 DS-SIDENet 以提高准确性。实验证明，该框架对扫描网室内图像和 KITTI
PDF5 years ago
重新审视单张图像深度估计：朝着更高分辨率的图像和精准的物体边界
本文提出了两种优化现有方法的方法：一种是通过网络结构融合不同尺度提取的特征，另一种是通过多种损失函数来测量训练中的推理错误。实验结果表明，这两种改进使得深度估计的精度显著提高，使得对小物体和物体边界的更细分辨率重建成为可能。
PDF6 years ago