NDDepth：单目深度估计与完成的创新框架

NDDepth：单目深度估计与完成的创新框架

NDDepth [ICCV2023 Oral] NDDepth: Normal-Distance Assisted Monocular Depth Estimation and Completion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nd/NDDepth

项目介绍

NDDepth（Normal-Distance Assisted Monocular Depth Estimation and Completion）项目提出了一种基于物理（几何）驱动的深度学习框架，用于单目深度估计和不完整深度图的完成。该方法假设三维场景由片段平面构成，而不是直接估计深度图或完成稀疏深度图，而是估计表面法线和点到平面距离图，或完成稀疏表面法线和距离图作为中间输出。

项目技术分析

NDDepth框架的核心是使用表面法线和点到平面距离作为中间表示，通过几何约束来提高深度估计的准确性。具体来说，项目包含以下几个技术要点：

1. 法线和距离估计头：该框架开发了一个输出像素级表面法线和距离的“normal-distance head”。
2. 平面感知一致性约束：通过平面感知一致性约束来规范表面法线和距离图，然后将其转换为深度图。
3. 额外深度头：为了增强框架的鲁棒性，集成了额外的深度头。

项目技术应用场景

NDDepth项目在以下场景中有着广泛的应用：

• 计算机视觉：通过估计单目图像中的深度信息，可以用于增强现实、虚拟现实以及机器人导航等应用。
• 自动驾驶：在自动驾驶系统中，准确的单目深度估计对于环境感知至关重要。
• 图像处理：在图像编辑和增强过程中，深度信息有助于实现更自然的图像效果。

项目特点

NDDepth项目具有以下显著特点：

• 创新性：通过引入法线和距离作为中间表示，为单目深度估计提供了新的视角。
• 准确性：在各种标准数据集上的实验表明，NDDepth的性能超过了现有的单目深度估计和完成方法。
• 鲁棒性：集成的额外深度头增强了框架在复杂场景下的鲁棒性。
• 灵活性：NDDepth可以适应不同的数据集和任务需求，具有较好的泛化能力。

以下是关于NDDepth项目的详细评估结果：

| 模型 | Abs Rel | Sq Rel | RMSE | a1 | a2 | a3 | 链接 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | NYUv2 (Swin-L) | 0.087 | 0.041 | 0.311 | 0.936 | 0.991 | 0.998 | 百度网盘 | | KITTI_Eigen (Swin-L) | 0.050 | 0.141 | 2.025 | 0.978 | 0.998 | 0.999 | 百度网盘 |

为了使用NDDepth项目，用户需要准备相应的数据集，如KITTI和NYUv2，并按照项目指南进行训练和评估。项目的安装和训练过程涉及以下步骤：

1. 创建虚拟环境并安装依赖库。
2. 下载预训练的编码器模型。
3. 根据数据集准备数据，并调整配置文件中的数据路径。
4. 执行训练或评估脚本。

NDDepth项目的代码基于NeWCRFs、BTS和Structdepth的实现在此基础上进行了改进和优化。

结论

NDDepth项目为单目深度估计领域带来了创新的解决方案，通过法线和距离的辅助，实现了更高的估计精度和鲁棒性。该项目的开源特性和详尽的文档，使其成为研究者和开发者的优选工具。如果你在寻找一种高效的单目深度估计方法，NDDepth绝对值得尝试。

NDDepth [ICCV2023 Oral] NDDepth: Normal-Distance Assisted Monocular Depth Estimation and Completion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nd/NDDepth