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論文閱讀《Robust Monocular Depth Estimation under Challenging Conditions》

2年前作者：CV科研隨想錄分類：Toy博客閱讀(27)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了論文閱讀《Robust Monocular Depth Estimation under Challenging Conditions》。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.09711.pdf
源碼地址：https://github.com/md4all/md4all

概述

??現(xiàn)有SOTA的單目估計(jì)方法在理想的環(huán)境下能得到滿意的結(jié)果，而在一些極端光照與天氣的情況下往往會(huì)失效。針對(duì)模型在極端條件下的表現(xiàn)不佳問題，文章提出一種用于解決這種安全問題的模型：md4all。該方法首先生成一組與正常樣本對(duì)應(yīng)的復(fù)雜樣本，然后通過生成的樣本來計(jì)算相應(yīng)原始視圖上的標(biāo)準(zhǔn)損失，引導(dǎo)其自監(jiān)督或者全監(jiān)督來訓(xùn)練模型，使得模型在不同條件下能夠恢復(fù)原始的信息。在nuScenes 和 Oxford RobotCar 數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明該方法的有效性，在標(biāo)準(zhǔn)條件下和極端條件下的表現(xiàn)都超過了之前的工作。
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模型架構(gòu)

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Self-Supervised Baseline

??使用Monodepth2作為baseline模型，使用白天數(shù)據(jù)來進(jìn)行蒸餾學(xué)習(xí)得到文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-703873.html

到了這里，關(guān)于論文閱讀《Robust Monocular Depth Estimation under Challenging Conditions》的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10313067 一個(gè)是考慮人類深度感知的機(jī)制，另一個(gè)是包括各種深度學(xué)習(xí)方法。這篇論文是關(guān)于單目深度估計(jì)（Monocular Depth Estimation）的全面綜述，由Vasileios Arampatzakis等人撰寫。單目深度估計(jì)是指從二維圖像中恢復(fù)三維場(chǎng)景的深度信
2024年04月28日
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Monocular 3D Object Detection with Depth from Motion 論文學(xué)習(xí)
論文鏈接：Monocular 3D Object Detection with Depth from Motion 從單目輸入感知 3D 目標(biāo)對(duì)于自動(dòng)駕駛非常重要，因?yàn)閱文?3D 的成本要比多傳感器的方案低許多。但單目方法很難取得令人滿意的效果，因?yàn)閱螐垐D像并沒有提供任何關(guān)于深度的信息，該方案實(shí)現(xiàn)起來非常困難。 Two view 場(chǎng)景
2024年02月17日
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MonoDETR: Depth-guided Transformer for Monocular 3D Object Detection 論文解讀
單目目標(biāo)檢測(cè)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)的任務(wù)。現(xiàn)在大部分的方式都是沿用基于卷積的2D 檢測(cè)器，首先檢測(cè)物體中心，后通過中心附近的特征去預(yù)測(cè)3D屬性。但是僅僅通過局部的特征去預(yù)測(cè)3D特征是不高效的，且并沒有考慮一些長(zhǎng)距離的物體之間的深度關(guān)系，丟
2024年02月09日
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論文精讀《CaDNN: Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection》
研究動(dòng)機(jī)：?jiǎn)文?D目標(biāo)檢測(cè)難以預(yù)測(cè)物體的深度單目 3D 目標(biāo)檢測(cè)是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵問題，因?yàn)樗c典型的多傳感器系統(tǒng)相比配置比較簡(jiǎn)單。單目 3D 檢測(cè)的主要挑戰(zhàn)在于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)物體深度，由于缺乏直接的距離測(cè)量，因此必須從物體和場(chǎng)景線索推斷出物體深度。許多
2023年04月22日
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MonoDTR Monocular 3D Object Detection with Depth-Aware Transformer 論文學(xué)習(xí)
論文鏈接：MonoDTR: Monocular 3D Object Detection with Depth-Aware Transformer 單目 3D 目標(biāo)檢測(cè)對(duì)于自動(dòng)駕駛很重要，也很有挑戰(zhàn)性。現(xiàn)有的一些方法通過深度預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)得到深度信息，然后輔助 3D 檢測(cè)，這造成計(jì)算量激增，不適合實(shí)際部署。此外，如果深度先驗(yàn)不準(zhǔn)確的話，也會(huì)影響算法
2024年02月17日
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【論文閱讀】CubeSLAM: Monocular 3D Object SLAM
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2024年02月07日
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論文閱讀--Deep Learning-Based Channel Estimation
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2024年02月01日
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題目：Benchmarking Augmentation Methods for Learning Robust Navigation Agents: the Winning Entry of the 2021 iGibson Challenge 作者：Naoki Yokoyama, Qian Luo 來源：arXiv 時(shí)間：2022 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和可擴(kuò)展的真實(shí)感模擬的最新進(jìn)展使得用于各種視覺任務(wù)（包括導(dǎo)航）的具體人工智能日益成熟。然而，雖然在
2024年02月14日
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Transformer & 立體視覺 & Depth Estimation
1. Intro 立體深度估計(jì)具有重要的意義，因?yàn)樗軌蛑亟ㄈS信息。為此，在左右相機(jī)圖像之間匹配相應(yīng)的像素;對(duì)應(yīng)像素位置的差異，即視差，可以用來推斷深度并重建3D場(chǎng)景。最近基于深度學(xué)習(xí)的立體深度估計(jì)方法已經(jīng)顯示出有希望的結(jié)果，但仍然存在一些挑戰(zhàn)。其中一個(gè)挑
2024年02月14日
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[論文閱讀] BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
這篇文章是今年6月底發(fā)布的一篇多目標(biāo)跟蹤(MOT)的屠榜方法，命名為BoT-SORT。作者來自以色列的特拉維夫大學(xué)（Tel-Aviv University）。本文簡(jiǎn)單談?wù)勎覍?duì)這個(gè)算法的理解，因?yàn)橐彩荕OT領(lǐng)域的初學(xué)者，如有錯(cuò)誤希望各位讀者修正，也歡迎大家一起探討。 PS：文章內(nèi)部分圖片是原創(chuàng)
2024年02月02日
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