ICCV2023 | 室内场景自监督单目深度估计

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作者：lovelypanda，来源：GiantPandaCV 1. 笔者总结 本文方法是一种自监督的单目深度估计框架，名为GasMono，专门设计用于室内场景。本方法通过应用多视图几何的方式解决了室内场景中帧间大旋转和低纹理导致自监督深度估计困难的挑战。GasMono首先利用多视图几何方法获取粗糙的相机姿态，然后通过旋转和平移/尺度优化来进一步优化这些姿态。为了减轻低纹理的影响，该框架将视觉Transformer与迭代式自蒸馏机制相结合。通过在多个数据集上进行实验，展示了GasMono框架在室内自监督单目深度估计方面的最先进性能。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.16019 开源地址：https：//github.com/zxcqlf/GasMono 论文名称：GasMono: Geometry-Aided Self-Supervised Monocular Depth Estimation for Indoor Scenes 图1. 现有方法和GasMono的比较。我们的框架在薄物体和全局结构上展现出了卓越的精度。 2. ………………………………