我们的自监督流程SPDET,如图1所示,实现了最先进的自监督单目全景深度估计。 Ⅲ. 方法 对于自监督单目全景深度估计,我们提出了SPDET,它由全景变换器、预过滤的深度图像基础渲染(DIBR)和边缘感知损失函数组成。在本节中,我们首先描述全景相机...
单目全景深度估计(monocular omnidirectional depth estimation, MODE)是三维场景理解中的一个子领域,其任务设定为给定一张360°全景RGB图像,通过网络建模推理得到对应的360°深度图,相较于立体视觉而言具有更好的便利性。 MODE使用更为常见的等距柱状投影(ERP)全景图作为输入。这与正常的2D perspective图像存在较大差异:...
两个分支分别为peripheral,foveal分支,peripheral用于回归全局的深度估计,foveal进行局部语义分割。通过融合全局的背景深度和局部细节,得出复杂环境下清晰一致的深度预测。 3.评估数据集和算法的有效性。 结论: 1.360度全景深度估计的想法非常有意思。 2.论文中所提出的segfuse并没有太多新意。在深度估计和语义分割这两个...
采用self-attention transformer 结构来对 patch-wise 信息进行全局聚合,提升了一致性 迭代精修的机制来提升深度估计的质量 Dataset/Algorithm/Model/Experiment Detail 实现方式 输入是等距圆柱展开(ERP)的全景图,将该图映射到多个视角上的多个 patches,对于每个 patch 可以认为畸变很小,将 patch 送入 encoder-decoder ...
但是深度估计+全景分割更复杂一些，不够优雅，而且占据栅格的方式是对3维世界更好的建模方式，深度估计+...
Occupancy Network 是特斯拉在自动驾驶中使用的一种深度学习方法。它是一种3D语义占用感知方法，可以从多...
全景图像的深度估计方法、装置、服务器及可读存储介质专利信息由爱企查专利频道提供,全景图像的深度估计方法、装置、服务器及可读存储介质说明:本申请适用于视觉处理技术领域,提供了一种全景图像的深度估计方法、装置、服务器及可读存储介质,该...专利查询请上爱企查
深度估计在虚拟现实,场景重建,自动驾驶和目标检测等领域发挥着重要作用.全景图像包含全向视野信息,逐渐成为深度估计领域的研究热点.但是,全景图像存在图像畸变的问题,而且深度数据采集,标注较为困难.对此,提出采用自监督方式,利用自监督深度学习算法,引入通道优化多空间融合注意力机制,增强远距离特征提取,以获取全局和局部信...
基于深度学习的全景相机姿态估计方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于深度学习的全景相机姿态估计方法说明:本发明公布了一种基于深度学习的全景相机姿态估计方法,基于深度卷积网络和消失点,对全景相机的三维...专利查询请上爱企查
单目几何场景理解结合了全景分割和自监督深度估计,专注于自动驾驶车辆的实时应用。我们提出了MGNiceNet,一种使用链接内核公式来进行全景分割和自监督深度估计的统一方法。MGNiceNet基于当前最先进的实时全景分割方法RT-K-Net,并扩展了其架构以涵盖全景分割和自监督的单目深度估计。为此,我们引入了一个紧密耦合的自监督深...