整体场景的理解对于自动机器的性能至关重要。在本文中，我们提出了一个新的端到端模型，用于共同执行语义细分和深度完成。最近的绝大多数方法已发展为独立任务的语义细分和深度完成。我们的方法取决于RGB和稀疏深度作为我们模型的输入，并产生密集的深度图和相应的语义分割图像。它由特征提取器，深度完成分支，语义分割分支和联合分支组成，该分支进一步处理语义和深度信息。在Virtual Kitti 2数据集上进行的实验，证明并提供了进一步的证据，即在多任务网络中将两个任务，语义细分和深度完成都结合在一起，可以有效地提高每个任务的性能。代码可从https://github.com/juanb09111/smantic Depth获得。

Understanding 3D environments semantically is pivotal in autonomous driving applications where multiple computer vision tasks are involved. Multi-task models provide different types of outputs for a given scene, yielding a more holistic representation while keeping the computational cost low. We propose a multi-task model for panoptic segmentation and depth completion using RGB images and sparse depth maps. Our model successfully predicts fully dense depth maps and performs semantic segmentation, instance segmentation, and panoptic segmentation for every input frame. Extensive experiments were done on the Virtual KITTI 2 dataset and we demonstrate that our model solves multiple tasks, without a significant increase in computational cost, while keeping high accuracy performance. Code is available at https://github.com/juanb09111/PanDepth.git

单眼深度估计和语义分割是场景理解的两个基本目标。由于任务交互的优点，许多作品研究了联合任务学习算法。但是，大多数现有方法都无法充分利用语义标签，忽略提供的上下文结构，并且仅使用它们来监督分段拆分的预测，这限制了两个任务的性能。在本文中，我们提出了一个网络注入了上下文信息（CI-Net）来解决问题。具体而言，我们在编码器中引入自我关注块以产生注意图。通过由语义标签创建的理想注意图的监督，网络嵌入了上下文信息，使得它可以更好地理解场景并利用相关特征来进行准确的预测。此外，构造了一个特征共享模块，以使任务特征深入融合，并且设计了一致性损耗，以使特征相互引导。我们在NYU-Deaft-V2和Sun-RGBD数据集上评估所提出的CI-Net。实验结果验证了我们所提出的CI-Net可以有效提高语义分割和深度估计的准确性。

我们介绍了MGNET，这是一个多任务框架，用于单眼几何场景。我们将单眼几何场景的理解定义为两个已知任务的组合：全景分割和自我监管的单眼深度估计。全景分段不仅在语义上，而且在实例的基础上捕获完整场景。自我监督的单眼深度估计使用摄像机测量模型得出的几何约束，以便从单眼视频序列中测量深度。据我们所知，我们是第一个在一个模型中提出这两个任务的组合的人。我们的模型专注于低潜伏期，以实时在单个消费级GPU上实时提供快速推断。在部署过程中，我们的模型将产生密集的3D点云，其中具有来自单个高分辨率摄像头图像的实例意识到语义标签。我们对两个流行的自动驾驶基准（即CityScapes and Kitti）评估了模型，并在其他能够实时的方法中表现出竞争性能。源代码可从https://github.com/markusschoen/mgnet获得。

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。

深度完成旨在预测从深度传感器（例如Lidars）中捕获的极稀疏图的密集像素深度。它在各种应用中起着至关重要的作用，例如自动驾驶，3D重建，增强现实和机器人导航。基于深度学习的解决方案已经证明了这项任务的最新成功。在本文中，我们首次提供了全面的文献综述，可帮助读者更好地掌握研究趋势并清楚地了解当前的进步。我们通过通过对现有方法进行分类的新型分类法提出建议，研究网络体系结构，损失功能，基准数据集和学习策略的设计方面的相关研究。此外，我们在包括室内和室外数据集（包括室内和室外数据集）上进行了三个广泛使用基准测试的模型性能进行定量比较。最后，我们讨论了先前作品的挑战，并为读者提供一些有关未来研究方向的见解。

视频分析的图像分割在不同的研究领域起着重要作用，例如智能城市，医疗保健，计算机视觉和地球科学以及遥感应用。在这方面，最近致力于发展新的细分策略;最新的杰出成就之一是Panoptic细分。后者是由语义和实例分割的融合引起的。明确地，目前正在研究Panoptic细分，以帮助获得更多对视频监控，人群计数，自主驾驶，医学图像分析的图像场景的更细致的知识，以及一般对场景更深入的了解。为此，我们介绍了本文的首次全面审查现有的Panoptic分段方法，以获得作者的知识。因此，基于所采用的算法，应用场景和主要目标的性质，执行现有的Panoptic技术的明确定义分类。此外，讨论了使用伪标签注释新数据集的Panoptic分割。继续前进，进行消融研究，以了解不同观点的Panoptic方法。此外，讨论了适合于Panoptic分割的评估度量，并提供了现有解决方案性能的比较，以告知最先进的并识别其局限性和优势。最后，目前对主题技术面临的挑战和吸引不久的将来吸引相当兴趣的未来趋势，可以成为即将到来的研究研究的起点。提供代码的文件可用于：https：//github.com/elharroussomar/awesome-panoptic-egation

Image segmentation is a key topic in image processing and computer vision with applications such as scene understanding, medical image analysis, robotic perception, video surveillance, augmented reality, and image compression, among many others. Various algorithms for image segmentation have been developed in the literature. Recently, due to the success of deep learning models in a wide range of vision applications, there has been a substantial amount of works aimed at developing image segmentation approaches using deep learning models. In this survey, we provide a comprehensive review of the literature at the time of this writing, covering a broad spectrum of pioneering works for semantic and instance-level segmentation, including fully convolutional pixel-labeling networks, encoder-decoder architectures, multi-scale and pyramid based approaches, recurrent networks, visual attention models, and generative models in adversarial settings. We investigate the similarity, strengths and challenges of these deep learning models, examine the most widely used datasets, report performances, and discuss promising future research directions in this area.

深度完成处理从稀疏的问题恢复密集深度映射，其中彩色图像通常用于促进此任务。最近的方法主要集中在图像引导学习中预测致密结果。然而，图像中的模糊引导和深度不明确的结构仍然妨碍了图像引导框架的性能。灵感来自于观察和思考的流行机制两次，我们探讨了我们的图像引导网络中的重复设计逐渐恢复了深度值。具体地，重复体现在图像引导分支和深度生成分支中。在前一个分支中，我们设计了一种重复的沙漏网络，以提取复杂环境的判别图像特征，这可以为深度预测提供强大的上下文指导。在后一分支中，我们介绍了一种基于动态卷积的重复引导模块，其中提出了高效的卷积分解，以同时降低其复杂性和逐步模型的高频结构。广泛的实验表明，我们的方法在基蒂基准和NYUV2数据集上实现了最先进的结果。

编码器 - 解码器模型已广泛用于RGBD语义分割，并且大多数通过双流网络设计。通常，共同推理RGBD的颜色和几何信息是有益的对语义分割。然而，大多数现有方法都无法全面地利用编码器和解码器中的多模式信息。在本文中，我们提出了一种用于RGBD语义细分的新型关注的双重监督解码器。在编码器中，我们设计一个简单但有效的关注的多模式融合模块，以提取和保险丝深度多级成对的互补信息。要了解更强大的深度表示和丰富的多模态信息，我们介绍了一个双分支解码器，以有效利用不同任务的相关性和互补线。在Nyudv2和Sun-RGBD数据集上的广泛实验表明，我们的方法达到了最先进的方法的卓越性能。

稀疏深度测量在许多应用中广泛可用，例如增强现实，视觉惯性机器人和机器人，配备低成本深度传感器。虽然这种稀疏的深度样本适用于运动跟踪等某些应用，但是完整的深度图通常优选用于更广泛的应用，例如3D对象识别，三维重建和自主驾驶。尽管近期从具有更深的神经网络的单个RGB图像深度预测的进步，但现有方法不会产生可靠的实际使用结果。在这项工作中，我们提出了一种具有后优化后的神经网络，它将RGB图像和稀疏深度样本作为输入，并预测完整的深度图。我们提出了三项主要贡献来推进最先进的：一个名为EDNET的改进的骨干网络架构，一个语义边缘加权损失功能和语义网格变形优化方法。我们的评估结果优于在室内和室外数据集中一致地表达现有的工作，并且在NYU-Deaft-V2数据集上的200个稀疏样本的相同设置下，显着降低平均平均误差高达19.5％。

深度是自治车辆以感知障碍的重要信息。由于价格相对较低，单目一体相机的小尺寸，从单个RGB图像的深度估计引起了对研究界的兴趣。近年来，深神经网络（DNN）的应用已经显着提高了单眼深度估计（MDE）的准确性。最先进的方法通常设计在复杂和极其深的网络架构之上，需要更多的计算资源，而不使用高端GPU实时运行。虽然一些研究人员试图加速运行速度，但深度估计的准确性降低，因为压缩模型不代表图像。另外，现有方法使用的特征提取器的固有特性导致产生的特征图中的严重空间信息丢失，这也损害了小型图像的深度估计的精度。在本研究中，我们有动力设计一种新颖且有效的卷积神经网络（CNN），其连续地组装两个浅编码器解码器样式子网，以解决这些问题。特别是，我们强调MDE准确性和速度之间的权衡。已经在NYU深度V2，Kitti，Make3D和虚幻数据集上进行了广泛的实验。与拥有极其深层和复杂的架构的最先进的方法相比，所提出的网络不仅可以实现可比性的性能，而且在单个不那么强大的GPU上以更快的速度运行。

神经网络的高计算成本阻止了RGB-D突出物体检测（SOD）的最新成功，从受益现实世界应用。因此，本文介绍了一种新颖的网络，Mobily，它专注于使用移动网络进行深度特征提取的高效RGB-D SOD。然而，移动网络在特征表示中的功能较小比麻烦的网络更强大。为此，我们观察到彩色图像的深度信息可以加强与SOD相关的特征表示，如果正确杠杆。因此，我们提出了一种隐式深度恢复（IDR）技术，以加强用于RGB-D SOD的移动网络的特征表示能力。 IDR仅在训练阶段采用并在测试期间省略，因此它是免费的。此外，我们提出了用于有效的多级特征聚合的紧凑金字塔精制（CPR），以获得具有清晰边界的突出对象。与IDR和CPR合并，Mobilesal在六个挑战RGB-D SOD数据集上具有更快的速度（450fps 320 $ 320的输入尺寸为320美元）和更少的参数（6.5米）。代码在https://mmcheng.net/mobilesal发布。

深度估计的自我监督学习在图像序列中使用几何体进行监督，并显示有前途的结果。与许多计算机视觉任务一样，深度网络性能是通过从图像中学习准确的空间和语义表示的能力来确定。因此，利用用于深度估计的语义分割网络是自然的。在这项工作中，基于一个发达的语义分割网络HRNET，我们提出了一种新颖的深度估计网络差异，可以利用下式采样过程和上采样过程。通过应用特征融合和注意机制，我们所提出的方法优于基准基准测试的最先进的单眼深度估计方法。我们的方法还展示了更高分辨率培训数据的潜力。我们通过建立一个挑战性案件的测试集，提出了一个额外的扩展评估策略，经验从标准基准源于标准基准。

点云的Panoptic分割是一种重要的任务，使自动车辆能够使用高精度可靠的激光雷达传感器来理解其附近。现有的自上而下方法通过将独立的任务特定网络或转换方法从图像域转换为忽略激光雷达数据的复杂性，因此通常会导致次优性性能来解决这个问题。在本文中，我们提出了新的自上而下的高效激光乐光线分割（有效的LID）架构，该架构解决了分段激光雷达云中的多种挑战，包括距离依赖性稀疏性，严重的闭塞，大规模变化和重新投影误差。高效地板包括一种新型共享骨干，可以通过加强的几何变换建模容量进行编码，并聚合语义丰富的范围感知多尺度特征。它结合了新的不变语义和实例分段头以及由我们提出的Panoptic外围损耗功能监督的Panoptic Fusion模块。此外，我们制定了正则化的伪标签框架，通过对未标记数据的培训进行进一步提高高效性的性能。我们在两个大型LIDAR数据集中建议模型基准：NUSCENES，我们还提供了地面真相注释和Semantickitti。值得注意的是，高效地将在两个数据集上设置新的最先进状态。

The recently introduced panoptic segmentation task has renewed our community's interest in unifying the tasks of instance segmentation (for thing classes) and semantic segmentation (for stuff classes). However, current state-ofthe-art methods for this joint task use separate and dissimilar networks for instance and semantic segmentation, without performing any shared computation. In this work, we aim to unify these methods at the architectural level, designing a single network for both tasks. Our approach is to endow Mask R-CNN, a popular instance segmentation method, with a semantic segmentation branch using a shared Feature Pyramid Network (FPN) backbone. Surprisingly, this simple baseline not only remains effective for instance segmentation, but also yields a lightweight, topperforming method for semantic segmentation. In this work, we perform a detailed study of this minimally extended version of Mask R-CNN with FPN, which we refer to as Panoptic FPN, and show it is a robust and accurate baseline for both tasks. Given its effectiveness and conceptual simplicity, we hope our method can serve as a strong baseline and aid future research in panoptic segmentation.

Complete depth information and efficient estimators have become vital ingredients in scene understanding for automated driving tasks. A major problem for LiDAR-based depth completion is the inefficient utilization of convolutions due to the lack of coherent information as provided by the sparse nature of uncorrelated LiDAR point clouds, which often leads to complex and resource-demanding networks. The problem is reinforced by the expensive aquisition of depth data for supervised training. In this work, we propose an efficient depth completion model based on a vgg05-like CNN architecture and propose a semi-supervised domain adaptation approach to transfer knowledge from synthetic to real world data to improve data-efficiency and reduce the need for a large database. In order to boost spatial coherence, we guide the learning process using segmentations as additional source of information. The efficiency and accuracy of our approach is evaluated on the KITTI dataset. Our approach improves on previous efficient and low parameter state of the art approaches while having a noticeably lower computational footprint.

随着稀疏TOF传感器在移动设备中的广泛应用，RGB图像引导的稀疏深度完成最近引起了广泛的关注，但仍然面临一些问题。首先，多模式信息的融合需要更多的网络模块来处理不同的模式。但是，稀疏TOF测量的应用方案通常需要轻巧的结构和低计算成本。其次，将稀疏和嘈杂的深度数据与密集像素的RGB数据融合可能会引入伪影。在本文中，提出了一个光线但有效的深度完成网络，该网络由两个分支的全球和局部深度预测模块和漏斗卷积空间传播网络组成。两分支结构的提取和融合具有轻质骨架的横模特征。改进的空间传播模块可以逐渐完善完整的深度图。此外，针对深度完成问题提出了校正后的梯度损失。实验结果表明，所提出的方法可以胜过一些具有轻量级体系结构的最先进方法。提出的方法还赢得了MIPI2022 RGB+TOF深度完成挑战的冠军。

用于LIDAR点云的快速准确的Panoptic分割系统对于自主驾驶车辆来了解周围物体和场景至关重要。现有方法通常依赖于提案或聚类到分段前景实例。结果，他们努力实现实时性能。在本文中，我们提出了一种用于LIDAR点云的新型实时端到端Panoptic分段网络，称为CPSEG。特别地，CPSEG包括共享编码器，双解码器，任务感知注意模块（TAM）和无簇实例分段头。 TAM旨在强制执行这两个解码器以学习用于语义和实例嵌入的丰富的任务感知功能。此外，CPSEG包含一个新的无簇实例分割头，以根据学习嵌入的嵌入动态占据前景点。然后，它通过找到具有成对嵌入比较的连接的柱子来获取实例标签。因此，将传统的基于提议的或基于聚类的实例分段转换为对成对嵌入比较矩阵的二进制分段问题。为了帮助网络回归实例嵌入，提出了一种快速和确定的深度完成算法，以实时计算每个点云的表面法线。该方法在两个大型自主驾驶数据集中基准测试，即Semantickitti和Nuscenes。值得注意的是，广泛的实验结果表明，CPSEG在两个数据集的实时方法中实现了最先进的结果。

基于激光雷达的3D对象检测，语义分割和全景分段通常在具有独特架构的专业网络中实现，这些网络很难相互适应。本文介绍了Lidarmultinet，这是一个基于激光雷达的多任务网络，该网络统一了这三个主要的激光感知任务。在其许多好处中，多任务网络可以通过在多个任务中分享权重和计算来降低总成本。但是，与独立组合的单任务模型相比，它通常表现不佳。拟议的Lidarmultinet旨在弥合多任务网络和多个单任务网络之间的性能差距。 Lidarmultinet的核心是一个强大的基于3D Voxel的编码器架构，具有全局上下文池（GCP）模块，从激光雷达框架中提取全局上下文特征。特定于任务的头部添加在网络之上，以执行三个激光雷达感知任务。只需添加新的任务特定的头部，可以在引入几乎没有额外成本的同时，就可以实现更多任务。还提出了第二阶段来完善第一阶段的分割并生成准确的全景分割结果。 Lidarmultinet在Waymo Open数据集和Nuscenes数据集上进行了广泛的测试，这首先证明了主要的激光雷达感知任务可以统一在单个强大的网络中，该网络是经过训练的端到端，并实现了最先进的性能。值得注意的是，Lidarmultinet在Waymo Open数据集3D语义分割挑战2022中达到了最高的MIOU和最佳准确性，对于测试集中的22个类中的大多数，仅使用LIDAR点作为输入。它还为Waymo 3D对象检测基准和三个Nuscenes基准测试的单个模型设置了新的最新模型。