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ECCV 2022最新 | DynamicDepth:无监督多帧单目深度估计新SOTA!
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视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=Gg6pLvFDdc4&ab_channel=ZiyueFeng 代码链接:https://github.com/AutoAILab/DynamicDepth 论文链接:https://arxiv.org/abs/2203.15174 传统的自监督单目深度预测方法基于静态环境假设,由于物体运动引入的不匹配和遮挡问题,导致动态场景中的精度下降。现有的以动态对象为中心的方法仅部分解决了训练损失级别的不匹配问题。在本文中,我们相应地提出了一种新的多帧单目深度预测方法来解决预测和监督损失级别的这些问题。我们的方法称为 DynamicDepth,是一种通过自监督循环一致学习方案训练的新框架。提出了一种动态对象运动解缠结(DOMD)模块来解开对象运动以解决不匹配问题。此外,新颖的遮挡感知成本体积和重投影损失旨在减轻物体运动的遮挡效应。对 Cityscapes 和 KITTI 数据集的广泛分析和实验表明,我们的方法明显优于最先进的单目深度预测方法,尤其是在动态对象领域。
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