从单眼图像中学习的自我监督深度学习通常依赖于暂时相邻图像帧之间的2D像素光度关系。但是，他们既没有完全利用3D点的几何对应关系，也没有有效地应对闭塞或照明不一致引起的光度扭曲中的歧义。为了解决这些问题，这项工作提出了密度量构建网络（DEVNET），这是一种新型的自我监管的单眼深度学习框架，可以考虑3D空间信息，并利用相邻的相机flustums中的更强的几何约束。我们的DEVNET不是直接从单个图像中回归像素值，而是将摄像头划分为多个平行的平面，并预测每个平面上的点闭塞概率密度。最终的深度图是通过沿相应射线集成密度来生成的。在训练过程中，引入了新颖的正则化策略和损失功能，以减轻光度歧义和过度拟合。如果没有明显放大的模型参数的大小或运行时间，DEVNET在Kitti-2015室外数据集和NYU-V2室内数据集上均优于几个代表性基准。特别是，在深度估计的任务中，在Kitti-2015和NYU-V2上，DEVNET均减少了4％的根平方。代码可在https://github.com/gitkaichenzhou/devnet上找到。

Per-pixel ground-truth depth data is challenging to acquire at scale. To overcome this limitation, self-supervised learning has emerged as a promising alternative for training models to perform monocular depth estimation. In this paper, we propose a set of improvements, which together result in both quantitatively and qualitatively improved depth maps compared to competing self-supervised methods.Research on self-supervised monocular training usually explores increasingly complex architectures, loss functions, and image formation models, all of which have recently helped to close the gap with fully-supervised methods. We show that a surprisingly simple model, and associated design choices, lead to superior predictions. In particular, we propose (i) a minimum reprojection loss, designed to robustly handle occlusions, (ii) a full-resolution multi-scale sampling method that reduces visual artifacts, and (iii) an auto-masking loss to ignore training pixels that violate camera motion assumptions. We demonstrate the effectiveness of each component in isolation, and show high quality, state-of-the-art results on the KITTI benchmark.

深度估计是3D重建的具有挑战性的任务，以提高环境意识的准确性感测。这项工作带来了一系列改进的新解决方案，与现有方法相比，增加了一系列改进，这增加了对深度图的定量和定性理解。最近，卷积神经网络（CNN）展示了估计单眼图象的深度图的非凡能力。然而，传统的CNN不支持拓扑结构，它们只能在具有确定尺寸和重量的常规图像区域上工作。另一方面，图形卷积网络（GCN）可以处理非欧几里德数据的卷积，并且它可以应用于拓扑结构内的不规则图像区域。因此，在这项工作中为了保护对象几何外观和分布，我们的目的是利用GCN进行自我监督的深度估计模型。我们的模型包括两个并行自动编码器网络：第一个是一个自动编码器，它取决于Reset-50，并从输入图像和多尺度GCN上提取功能以估计深度图。反过来，第二网络将用于基于Reset-18的两个连续帧之间估计自我运动矢量（即3D姿势）。估计的3D姿势和深度图都将用于构建目标图像。使用与光度，投影和平滑度相关的损耗函数的组合用于应对不良深度预测，并保持对象的不连续性。特别是，我们的方法提供了可比性和有前途的结果，在公共基准和Make3D数据集中的高预测精度为89％，与最先进的解决方案相比，培训参数的数量减少了40％。源代码在https://github.com/arminmasoumian/gcndepth.git上公开可用

深度和自我运动估计对于自主机器人和自主驾驶的本地化和导航至关重要。最近的研究可以从未标记的单像素视频中学习每个像素深度和自我运动。提出了一种新颖的无监督培训框架，使用显式3D几何进行3D层次细化和增强。在该框架中，深度和姿势估计在分层和相互耦合以通过层改进估计的姿势层。通过用估计的深度和粗姿势翘曲图像中的像素来提出和合成中间视图图像。然后，可以从新视图图像和相邻帧的图像估计残差变换以改进粗糙姿势。迭代细化在本文中以可分散的方式实施，使整个框架均匀优化。同时，提出了一种新的图像增强方法来综合新视图图像来施加姿势估计，这创造性地增强了3D空间中的姿势，而是获得新的增强2D图像。 Kitti的实验表明，我们的深度估计能够实现最先进的性能，甚至超过最近利用其他辅助任务的方法。我们的视觉内径术优于所有最近无监督的单眼学习的方法，并实现了基于几何的方法，ORB-SLAM2的竞争性能，具有后端优化。

近年来，尤其是在户外环境中，自我监督的单眼深度估计已取得了重大进展。但是，在大多数现有数据被手持设备捕获的室内场景中，深度预测结果无法满足。与室外环境相比，使用自我监督的方法估算室内环境的单眼视频深度，导致了两个额外的挑战：（i）室内视频序列的深度范围在不同的框架上有很大变化，使深度很难进行。网络以促进培训的一致深度线索； （ii）用手持设备记录的室内序列通常包含更多的旋转运动，这使姿势网络难以预测准确的相对摄像头姿势。在这项工作中，我们通过对这些挑战进行特殊考虑并巩固了一系列良好实践，以提高自我监督的单眼深度估计室内环境的表现，从而提出了一种新颖的框架单声道++。首先，提出了具有基于变压器的比例回归网络的深度分解模块，以明确估算全局深度尺度因子，预测的比例因子可以指示最大深度值。其次，我们不像以前的方法那样使用单阶段的姿势估计策略，而是建议利用残留姿势估计模块来估计相对摄像机在连续迭代的跨帧中构成。第三，为了为我们的残留姿势估计模块纳入广泛的坐标指南，我们建议直接在输入上执行坐标卷积编码，以实现姿势网络。提出的方法在各种基准室内数据集（即Euroc Mav，Nyuv2，扫描仪和7片）上进行了验证，证明了最先进的性能。

通过探索跨视图一致性，例如，光度计一致性和3D点云的一致性，在自我监督的单眼深度估计（SS-MDE）中取得了显着进步。但是，它们非常容易受到照明差异，遮挡，无纹理区域以及移动对象的影响，使它们不够强大，无法处理各种场景。为了应对这一挑战，我们在本文中研究了两种强大的跨视图一致性。首先，相邻帧之间的空间偏移场是通过通过可变形对齐来从其邻居重建参考框架来获得的，该比对通过深度特征对齐（DFA）损失来对齐时间深度特征。其次，计算每个参考框架及其附近框架的3D点云并转换为体素空间，在其中计算每个体素中的点密度并通过体素密度比对（VDA）损耗对齐。通过这种方式，我们利用了SS-MDE的深度特征空间和3D体素空间的时间连贯性，将“点对点”对齐范式转移到“区域到区域”。与光度一致性损失以及刚性点云对齐损失相比，由于深度特征的强大代表能力以及对上述挑战的素密度的高公差，提出的DFA和VDA损失更加强大。几个户外基准的实验结果表明，我们的方法的表现优于当前最新技术。广泛的消融研究和分析验证了拟议损失的有效性，尤其是在具有挑战性的场景中。代码和型号可在https://github.com/sunnyhelen/rcvc-depth上找到。

在接受高质量的地面真相（如LiDAR数据）培训时，监督的学习深度估计方法可以实现良好的性能。但是，LIDAR只能生成稀疏的3D地图，从而导致信息丢失。每个像素获得高质量的地面深度数据很难获取。为了克服这一限制，我们提出了一种新颖的方法，将有前途的平面和视差几何管道与深度信息与U-NET监督学习网络相结合的结构信息结合在一起，与现有的基于流行的学习方法相比，这会导致定量和定性的改进。特别是，该模型在两个大规模且具有挑战性的数据集上进行了评估：Kitti Vision Benchmark和CityScapes数据集，并在相对错误方面取得了最佳性能。与纯深度监督模型相比，我们的模型在薄物体和边缘的深度预测上具有令人印象深刻的性能，并且与结构预测基线相比，我们的模型的性能更加强大。

尽管现有的单眼深度估计方法取得了长足的进步，但由于网络的建模能力有限和规模歧义问题，预测单个图像的准确绝对深度图仍然具有挑战性。在本文中，我们介绍了一个完全视觉上的基于注意力的深度（Vadepth）网络，在该网络中，将空间注意力和通道注意都应用于所有阶段。通过在远距离沿空间和通道维度沿空间和通道维度的特征的依赖关系连续提取，Vadepth网络可以有效地保留重要的细节并抑制干扰特征，以更好地感知场景结构，以获得更准确的深度估计。此外，我们利用几何先验来形成规模约束，以进行比例感知模型培训。具体而言，我们使用摄像机和由地面点拟合的平面之间的距离构建了一种新颖的规模感知损失，该平面与图像底部中间的矩形区域的像素相对应。 Kitti数据集的实验结果表明，该体系结构达到了最新性能，我们的方法可以直接输出绝对深度而无需后处理。此外，我们在Seasondepth数据集上的实验还证明了我们模型对多个看不见的环境的鲁棒性。

作为许多自主驾驶和机器人活动的基本组成部分，如自我运动估计，障碍避免和场景理解，单眼深度估计（MDE）引起了计算机视觉和机器人社区的极大关注。在过去的几十年中，已经开发了大量方法。然而，据我们所知，对MDE没有全面调查。本文旨在通过审查1970年至2021年之间发布的197个相关条款来弥补这一差距。特别是，我们为涵盖各种方法的MDE提供了全面的调查，介绍了流行的绩效评估指标并汇总公开的数据集。我们还总结了一些代表方法的可用开源实现，并比较了他们的表演。此外，我们在一些重要的机器人任务中审查了MDE的应用。最后，我们通过展示一些有希望的未来研究方向来结束本文。预计本调查有助于读者浏览该研究领域。

自我监督的学习已经为单眼深度估计显示出非常有希望的结果。场景结构和本地细节都是高质量深度估计的重要线索。最近的作品遭受了场景结构的明确建模，并正确处理细节信息，这导致了预测结果中的性能瓶颈和模糊人工制品。在本文中，我们提出了具有两个有效贡献的通道 - 明智的深度估计网络（Cadepth-Net）：1）结构感知模块采用自我关注机制来捕获远程依赖性并聚合在信道中的识别特征尺寸，明确增强了场景结构的感知，获得了更好的场景理解和丰富的特征表示。 2）细节强调模块重新校准通道 - 方向特征映射，并选择性地强调信息性功能，旨在更有效地突出至关重要的本地细节信息和熔断器不同的级别功能，从而更精确，更锐化深度预测。此外，广泛的实验验证了我们方法的有效性，并表明我们的模型在基蒂基准和Make3D数据集中实现了最先进的结果。

Photometric differences are widely used as supervision signals to train neural networks for estimating depth and camera pose from unlabeled monocular videos. However, this approach is detrimental for model optimization because occlusions and moving objects in a scene violate the underlying static scenario assumption. In addition, pixels in textureless regions or less discriminative pixels hinder model training. To solve these problems, in this paper, we deal with moving objects and occlusions utilizing the difference of the flow fields and depth structure generated by affine transformation and view synthesis, respectively. Secondly, we mitigate the effect of textureless regions on model optimization by measuring differences between features with more semantic and contextual information without adding networks. In addition, although the bidirectionality component is used in each sub-objective function, a pair of images are reasoned about only once, which helps reduce overhead. Extensive experiments and visual analysis demonstrate the effectiveness of the proposed method, which outperform existing state-of-the-art self-supervised methods under the same conditions and without introducing additional auxiliary information.

建立新型观点综合的最近进展后，我们提出了改善单眼深度估计的应用。特别是，我们提出了一种在三个主要步骤中分开的新颖训练方法。首先，单眼深度网络的预测结果被扭转到额外的视点。其次，我们应用一个额外的图像综合网络，其纠正并提高了翘曲的RGB图像的质量。通过最小化像素-WISE RGB重建误差，该网络的输出需要尽可能类似地查看地面真实性视图。第三，我们将相同的单眼深度估计重新应用于合成的第二视图点，并确保深度预测与相关的地面真理深度一致。实验结果证明，我们的方法在Kitti和Nyu-Deaft-V2数据集上实现了最先进的或可比性，具有轻量级和简单的香草U-Net架构。

使用从未标识的视频培训的CNNS的单视深度估计显示了重要的承诺。然而，街头场景驾驶场景中主要获得了优异的结果，并且此类方法通常在其他设置中失败，特别是手持设备采取的室内视频。在这项工作中，我们建立了手持式环境中展出的复杂自我动作是学习深度的关键障碍。我们的基本分析表明，旋转在训练期间的噪声表现在训练期间，而不是提供监督信号的翻译（基线）。为了解决挑战，我们提出了一种数据预处理方法，可以通过去除其有效学习的相对旋转来整流训练图像。显着提高的性能验证了我们的动机。在不需要预处理的情况下，我们向端到端学习，我们提出了一种具有新型损失功能的自动整流网络，可以自动学习在训练期间纠正图像。因此，我们的结果在挑战NYUV2数据集中的大幅度上以较大的余量优于先前的无监督的SOTA方法。我们还展示了我们在Scannet和Make3D中培训模型的概括，以及我们提出的7场景和基蒂数据集的建议学习方法的普遍性。

自我监督的单眼深度估计是一种有吸引力的解决方案，不需要难以供应的深度标签进行训练。卷积神经网络（CNN）最近在这项任务中取得了巨大成功。但是，他们的受欢迎的领域有限地限制了现有的网络体系结构，以便在本地进行推理，从而抑制了自我监督范式的有效性。鉴于Vision Transformers（VIT）最近取得的成功，我们提出了Monovit，这是一个崭新的框架，结合了VIT模型支持的全球推理以及自我监督的单眼深度估计的灵活性。通过将普通的卷积与变压器块相结合，我们的模型可以在本地和全球范围内推理，从而在较高的细节和准确性上产生深度预测，从而使MonoVit可以在已建立的Kitti数据集中实现最先进的性能。此外，Monovit证明了其在其他数据集（例如Make3D和Drivingstereo）上的出色概括能力。

在不同观点之间找到准确的对应关系是无监督的多视图立体声（MVS）的跟腱。现有方法是基于以下假设：相应的像素具有相似的光度特征。但是，在实际场景中，多视图图像观察到非斜面的表面和经验遮挡。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，即神经渲染（RC-MVSNET），以解决观点之间对应关系的歧义问题。具体而言，我们施加了一个深度渲染一致性损失，以限制靠近对象表面的几何特征以减轻遮挡。同时，我们引入了参考视图综合损失，以产生一致的监督，即使是针对非兰伯特表面。关于DTU和TANKS \＆Temples基准测试的广泛实验表明，我们的RC-MVSNET方法在无监督的MVS框架上实现了最先进的性能，并对许多有监督的方法进行了竞争性能。该代码在https://github.com/上发布。 BOESE0601/RC-MVSNET

最近，自我监督的学习技术已经应用于计算单眼视频的深度和自我运动，实现了自动驾驶场景中的显着性能。一种广泛采用的深度和自我运动自我监督学习的假设是图像亮度在附近框架内保持恒定。遗憾的是，内窥镜场景不符合这种假设，因为在数据收集期间的照明变化，非灯泡反射和孤立性引起的严重亮度波动，并且这些亮度波动不可避免地恶化深度和自我运动估计精度。在这项工作中，我们介绍了一个新颖的概念，称为外观流动，以解决亮度不一致问题。外观流程考虑了亮度图案中的任何变型，使我们能够开发广义动态图像约束。此外，我们建立一个统一的自我监督框架，以在内窥镜场景中同时估计单眼深度和自我运动，该内窥镜场景包括结构模块，运动模块，外观模块和对应模块，以准确地重建外观并校准图像亮度。广泛的实验是在害怕的数据集和内酷数据集上进行的，拟议的统一框架超过了大幅度的其他自我监控方法。为了验证我们在不同患者和相机上的框架的泛化能力，我们训练我们的模型害怕，但在没有任何微调的情况下测试它在Serv-CT和Hamlyn数据集上，并且卓越的结果揭示了其强大的泛化能力。代码将可用：\ url {https：//github.com/shuweishao/af-sfmlearner}。

最近，以自我监督的方式从单个图像中学习场景深度，最近受到了很多关注，旨在从单一图像中学习场景深度。尽管最近在这一领域做出了努力，但如何学习准确的场景深度并减轻闭塞对自我监督深度估计的负面影响仍然是一个空旷的问题。在解决这个问题时，我们首先凭经验分析了连续和离散深度约束的影响，这些约束在许多现有作品的培训过程中广泛使用。然后受到上述经验分析的启发，我们提出了一个新型网络，以学习一个自我监督的单眼深度估计，称为ocfd-net的咬合意识到的粗到细深度图。给定任意训练的立体声图像对，提议的OCFD-NET不仅在学习粗级深度图上采用离散的深度约束，而且还采用连续的深度约束来学习场景深度残差，从而导致罚款。 - 级别的深度图。此外，在建议的OCFD-NET下设计了一个遮挡感知模块，该模块能够提高学习闭塞的精细级别深度图的能力。 Kitti的实验结果表明，在大多数情况下，所提出的方法在七个常用指标下的比较最先进方法优于比较的最先进方法。此外，对Make3D的实验结果证明了该方法在四个常用指标下的跨数据集泛化能力方面的有效性。该代码可在https://github.com/zm-zhou/ocfd-net_pytorch上找到。

现代计算机视觉已超越了互联网照片集的领域，并进入了物理世界，通过非结构化的环境引导配备摄像头的机器人和自动驾驶汽车。为了使这些体现的代理与现实世界对象相互作用，相机越来越多地用作深度传感器，重建了各种下游推理任务的环境。机器学习辅助的深度感知或深度估计会预测图像中每个像素的距离。尽管已经在深入估算中取得了令人印象深刻的进步，但仍然存在重大挑战：（1）地面真相深度标签很难大规模收集，（2）通常认为相机信息是已知的，但通常是不可靠的，并且（3）限制性摄像机假设很常见，即使在实践中使用了各种各样的相机类型和镜头。在本论文中，我们专注于放松这些假设，并描述将相机变成真正通用深度传感器的最终目标的贡献。

从单目视频重建3D网格的关键元素之一是生成每个帧的深度图。然而，在结肠镜检查视频重建的应用中，产生良好质量的深度估计是具有挑战性的。神经网络可以容易地被光度分散注意力欺骗，或者不能捕获结肠表面的复杂形状，预测导致破碎网格的缺陷形状。旨在从根本上提高结肠镜检查3D重建的深度估计质量，在这项工作中，我们设计了一系列培训损失来应对结肠镜检查数据的特殊挑战。为了更好的培训，使用深度和表面正常信息开发了一组几何一致性目标。而且，经典的光度损耗延伸，具有特征匹配以补偿照明噪声。随着足够强大的培训损失，我们的自我监督框架命名为COLLE，与利用先前的深度知识相比，我们的自我监督框架能够产生更好的结肠镜检查数据地图。用于重建，我们的网络能够实时重建高质量的结肠网格，而无需任何后处理，使其成为第一个在临床上适用。

准确估计深度信息的能力对于许多自主应用来识别包围环境并预测重要对象的深度至关重要。最近使用的技术之一是单眼深度估计，其中深度图从单个图像推断出深度图。本文提高了自我监督的深度学习技术，以进行准确的广义单眼深度估计。主要思想是训练深层模型要考虑不同帧的序列，每个帧都是地理标记的位置信息。这使得模型能够增强给定区域语义的深度估计。我们展示了我们模型改善深度估计结果的有效性。该模型在现实环境中受过培训，结果显示在将位置数据添加到模型训练阶段之后的深度图中的改进。