1. 论文简介论文题目：Single Image Depth Estimation:An OverviewPaper地址：https://www.mdpi.com/1424-8220/20/8/2272Paper类型：综述发表刊物： Digital Signal Processing发表时间：20222. Abstract本文研究了非深度学习方法，这些方法主要出现在深度学习之前，并利用手
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2023-08-26 17:43:20
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作者 | agent 编辑 | 汽车人论文题目：Toward Practical Self-Supervised Monocular Indoor Depth Estimation论文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.02306.pdf前言自Facebook改名为Meta后，元宇宙的概念被各种追捧，空间虚拟化作为元宇宙的
这篇文章的作者是华为加拿大诺亚方舟实验室，是一篇将双向注意力机制用于弹幕深度估计的工作。主要的创新点在视觉注意力机制的基础上引入了前向和后向注意力模块，这些模块可以有效地整合局部和全局信息，以此来消除歧义。这篇文章又扩展了视觉注意力机制的应用范围，值得学习。论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.00743在本文中，提出了双向注意力网络（BANet），这是一种用于单目相机深
注： 研究方向为depth estimation，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。1. 论文简介论文题目：Deep Learning-Based Monocular Depth Estimation Methods—A State-of-the-Art ReviewPaper类型：综述2. Abstract本综述基于深度学习方法展开，分别包括了数据集、SOTA方法。
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2024-05-24 21:47:51
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# 单目深度估计 深度学习教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教给你关于单目深度估计的深度学习方法。在本篇文章中，我将向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程概述
下面是实现单目深度估计的深度学习的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备 |
| 步骤二 | 构建模型 |
| 步骤三 | 训练模型 |
| 步
原创
2024-01-02 09:36:42
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深度估计很重要，sfm和mvs都是建立在多个视图的特征匹配的基础上，预测出来的深度图还很他妈稀疏，说实话从单个图像推出深度就是不适定的扯淡问题。但是没办法，话是要用深度学习搞 啊，于是乎不同的网络结构，损失函数，训练策略都蹦出来了。基于几何的方法： 说实话老方法还是靠谱的，基于几何方法用几何约束，从多张图片恢复出三维结构。 SFM是经典，它从几个2D图像恢复出3D结构，算出来位姿等一系列东西，确实
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2023-12-09 21:32:47
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一、依靠深度学习和网络架构输出结果引用最多、最早的是Eigen组的两篇文章，相对于简单粗暴的使用卷积神经网络回归来得到结果，主要卖点是采用Multi-scale的卷积网络结构（2015年）：Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Architectur
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2022-10-09 11:12:57
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?????????我的主页??? 目录一、图像直方图的计算1.1 cv.calcHist()函数1.2 实例代码1.3 结果 一、图像直方图的计算1.1 cv.calcHist()函数函数原型：原型一：void cv::calcHist (
const Mat * images,
int nimages,
const int * channels,
参考论文：Mertan A, Duff D J, Unal G. Single image depth estimation: An overview[J]. Digital Signal Processing, 2022: 103441.
本人基于上面的参考论文，试着总结单目深度估计的基础知识与发展路径。如有错漏之处，还请大家在评论区多多指教。点击文中的超链接即可转到引用论文。1.单
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2023-12-18 11:31:41
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文章目录1.主要思想：2 相关工作3 主要算法4.方法6 结论 景深 | Depth from Videos in the Wild: Unsupervised Monocular Depth Learning from Unknown Cameras 会议：cs.CV 2019标题：《 Depth from Videos in the Wild: Unsupervised Monocular
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2023-12-06 15:17:18
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作者：Gus单目深度估计模型Monodepth2对应的论文为Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation，由伦敦大学学院提出，这篇论文的研究目标是从单目RGB图像中恢复出对应的深度，由图1所示：该网络可以从单目图像中恢复对应的深度，图中不同颜色代表不同的深度。 图1 Monodepth深度估计图目前单目深度估计的难点，同时
一 相关概念介绍
1. 深度估计深度估计，就是获取图像中场景里的每个点到相机的距离信息，这种距离信息组成的图我们称之为深度图，英文叫Depth map。2. 视差两张图像中相同物体的像素坐标不同，较近的物体的像素坐标差异较大，较远的物体的差异较小。同一个世界坐标系下的点在不同图像中的像素坐标差异，就是视差。不同图像之间的视差，可以换算出物体和拍摄点之间的距离，也就是深度。二&
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2022-10-09 22:42:41
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From: arxiv 编译:T.R单图像深度估计近年来在深度学习帮助下得到了迅速的发展，人们可以利用单张RGB图像以较高的精度恢复出场景的深度。但训练深度学习算法需要大量的数据，对于深度估计来说精确GT的获取比较昂贵，于是人们开始利用rgb图像序列或者双目的方法来计算基准深度来实现自监督的深度估计训练。在这篇文章中，研究人员将自监督的深度获取又推进了一步，将几何先验集成到现有的自监
作者 | 黄浴 编辑 | 汽车人 这里从单目深度估计在计算机视觉中的发展历程，特别是最近在采用深度学习NN模型的实验中，总结一下如何通过深度学习求解传统视觉问题，并从中发现可借鉴的地方。 深度估计问题在计算机视觉领域属于3-D重建的一部分，即Shape from X。这个X包括stereo, multiple view ste
文章目录摘要1. 论文主要贡献：2. 从视频中学习预测深度2.1 尺度模糊2.2 建模姿态估计预测器3. 可微分直接视觉测距法3.1 直接视觉测距法（DVO）3.2 可微分的实现4 训练损失5 实验5.1 训练设置5.2 KITTI数据集上的结果5.3 Make3D数据集上的结果6.讨论深度估计系列文章： Learning Depth from Monocular Videos using D
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2024-01-17 10:45:28
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https://github.com/facebookresearch/dinov2
原创
2023-05-29 08:08:20
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文章目录一：深度估计应用背景1.深度估计的定义2.深度估计的应用场景3.几种深度估计的方法4.使用深度学习估计的优缺点二：单目深度估计模型1.使用的数据集2.整体网络架构3.分模块解析Ⅰ：层级Ⅱ：ASPPⅢ：特征图减法操作Ⅳ：特征融合Ⅴ：Coarse-to-FineⅥ：权重参数预处理WS与pre_act操作Ⅶ：损失函数 一：深度估计应用背景1.深度估计的定义假设我们有一张2d图片,我们需要一个函
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2023-11-23 14:22:25
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自从17年MonoDepth系列论文问世, 单目自监督深度估计算法越来越受到研究者的重视。人们发现, 在自动驾驶场景中，原来单目自监督方法也能计算出不错的深度效果。但是单目深度估计方法的可解释性比较弱，从单张图片推测出深度的原因可能有：Perspective projection带来的近大远小关系（下图1）；景深变化带来的模糊感（下图2）；遮挡效应，被遮挡物应该距离更远（下图3）；以上种种原因很难
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2024-03-18 09:20:11
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作者丨黄飘@知乎编辑丨3D视觉工坊前段时间有思考过结合3D信息来辅助多目标跟踪任务，不过效果没有达到我的预期。一方面是多目标跟踪相关数据集除了KITTI之外缺乏多任务标注信息，另一方面单目深度估计对于密集拥挤人群的效果很差。所以我觉得对于稀疏场景、车辆跟踪或者提供真实3D信息和相机信息的场景任务更有意义。下面的总结主要是我2019年初整理的文献，时效性可能还没跟上。很多图都是我从我之前整理的wo
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2022-11-29 19:00:44
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章首先将展示如何使用深度摄像头的数据识别前景和背景区 域，这样我们就可以把效果只限制在前景或背景上。 介绍完深度摄像头后，本章将介绍深度估计的其他技术，即立体 成像以及运动结构（Structure from Motion，SfM）。运动结构技术 并不需要深度摄像头，相反，这些技术利用一台或多台普通摄像头从 多个角度捕捉主体的图像。 最后，本章将介绍允许我们从单幅图像提取前景对象的分割技 术。本章结
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2024-03-24 13:41:42
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