单目深度估计论文(1）— Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network (NIPS 2014)

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#深度学习 #机器学习 #cnn

这篇论文是首例应用卷积神经网络（CNN）进行单目深度估计的有监督方法。作者通过多尺度深度网络，从单幅图像中预测深度图，为计算机视觉领域开辟了新的方向。

第一篇利用CNN进行单目深度估计的论文(有监督)
[1] Eigen D, Puhrsch C, Fergus R. Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network[J]. Advances in neural information processing systems, 2014, 27.

Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network
quibbler123的博客
06-30 3310
在这篇了论文中，我们提出了一种估计单张图片深度信息的新方法：使用神经网络对深度进行递归。分为两个步骤：首先估计出场景的整体结构，然后使用局部信息进行优化。这个网络使用。 3.1 模型结构 我们的网络由两个栈组成。如下图。 一个粗尺度网络首先在全局上对场景深度进行预测。然后通过使用细尺度网络进行局部区域的优化。两个部分都使用了原图像进行输入。但是粗尺度网络的输出，是通过细尺寸网络作为附加
基于单目视觉深度估计的论文研究
RuiWell的博客
10-08 1157
单目视觉 From Big to Small: Multi-Scale Local Planar Guidance for Monocular Depth Estimation 作者:Jin Han Lee, Myung-Kyu Han, Dong Wook Ko and Il Hong Suh 摘要: 由于无限多的三维场景可以投影到同一个二维场景，因此从单个图像估计精确的深度是一个具有挑战性的问题。然而，近年来基于深卷积神经网络的研究显示，在取得可信结果方面取得了很大进展。网络通常由两部分组成：用于密集特
Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network--Eigen D
xu.hyj
03-09 1337
[1] Eigen D , Puhrsch C , Fergus R . Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network[J]. MIT Press, 2014. 本文是首次利用CNN估计单目图像深度的论文，主要分为两部分：1）全局深度估计；2）局部特征深度精估计，在损失计算上提出了尺度不变误差。 1、总体结构图 其实就现在的眼光来看，这个网络结构挺简单的。作者首先将输入图输入Coarse网络，通过.
【深度学习论文笔记】Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network
1983的专栏
04-26 1万+
通过CNN来进行对单张图片进行深度估计
解析单目深度估计经典论文Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks
qq_17027283的博客
05-05 1572
单目深度估计的经典论文Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks详解
Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network (2014 NIPS)
weixin_40311211的博客
07-20 536
主要思想：使用神经网络对深度进行学习。一个粗尺度网络首先在全局上对场景深度进行预测。然后通过使用细尺度网络进行局部区域的优化。 缺点：早期直接用深度网络估计深度，只有卷积层，池化层，和全连接层最后得到的深度图分辨率太小         Coarse 网络是一个经典的AlexNet(NIPS 2012)结构，任务是使用场景的全局视角来预测整体深度图结构。网络的上几层是全连接层，因此可以包括...
论文笔记_S2D.14-2014-NIPS_利用多尺度深度网络从单张图像预测深度图
惊鸿一博
09-10 1432
基本信息 题目：Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network 作者：David Eigen,Christian Puhrsch, Rob Fergus Dept. of Computer Science, Courant Institute, New York University 出处： Eigen, D., Puhrsch, C., & Fergus, R. (2014). D...
单目深度估计基础理论和论文学习总结
苹果姐计算机视觉原创知识分享
01-12 2743
深度估计基础论文总结
【图像超分辨率】Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey
qq_41807261的博客
02-20 8726
1 介绍 本文旨在对利用深度学习方法进行图像超分辨率的最新进展进行全面的调查。一般来说，我们可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR。无监督的SR，以及特定领域的SR。此外，我们还涵盖了其他一些重要的问题，比如公开的 基准数据集和性能评估指标。最后，我们在调查的最后强调了几个未来的方向和 今后应由社会进一步解决的开放性问题。 我们对基于深度学习的图像超分辨率技术进行了全面的回顾，包括问题设置、基准数据集、学习、特定领域SR应用等。 2）我们分层次、分结构地对基于深度学习的SR技术的最新进展进行了系统
单目深度估计论文(6）— Unsupervised learning of depth and ego-motion from video (CVPR 2017)
smallEngineer的博客
05-02 861
利用视频进行无监督单目深度估计 [1] Zhou T, Brown M, Snavely N, et al. Unsupervised learning of depth and ego-motion from video[C]. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 1851-1858.
depth-map-prediction-from-a-single-image-using-a-multi-scale-deep-network
09-19
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单目深度估计---Depth Anything论文详解
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qq_44799766的博客
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论文题目：Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale—— 任何深度：释放大规模无标记数据的力量（注意论文名字，因为后续的很多工作都是在未标注数据上做的。作者认为Depth Anything是一种用于稳健单目深度估计的非常实用的解决方案。在不追求新颖的技术模块的情况下，作者目标建立一个简单而强大的基础模型（而且是Zero-shot）。为此，作者通过设计一个数据引擎来收集并自动标注大规模未标记数据（∼62M），从而扩大数据覆盖范围，来能够减少泛化误差。
【论文】单目深度估计：Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency
yuanCruise
06-01 4660
Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency 摘要 不像之前的有监督的方法一样，利用深度图作为标签（GT），本文的方法用容易得到的双目图来训练。利用epipolar geometry constraints。我们通过训练我们的网络来产生视差图像，使其具有图像重建的损失。结果表明，仅对图像重建进行求解就...
每天一篇论文 271/365 A Framework for Depth Estimation and Relative Localization of Ground Robots Using Com
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A Framework for Depth Estimation and Relative Localization of Ground Robots Using Computer Vision 摘要 分散式结构中的三维深度估计和相对位姿估计问题是需要多个视觉控制机器人协调的任务中出现的一个具有挑战性的问题。深度估计问题旨在恢复环境的三维信息。相对定位问题包括估计两个机器人之间的相对姿态、感知彼此...
论文笔记：Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep NetworkEigen（Eigen 1）
upup
06-03 670
一、基本信息 标题：Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network 时间：2014 出版源：NIPS 论文领域：单目深度估计、深度学习、CNN 引用格式：Eigen D, Puhrsch C, Fergus R. Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network[C]//Advances in neural in
解读Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network （1）
Niuip的博客
06-01 1268
解读Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network （1）我不会把这些翻译成中文，一是麻烦，二是因为英语是无法回避的！先来看一下摘要，可以得到一些信息：(1) Predicting depth is an essential component in understanding the 3D geo...
单目深度估计论文阅读—《Deep Learning-Based Monocular Depth Estimation Methods—A State-of-the-Art Review》
weixin_45643547的博客
05-27 2169
单目深度估计论文阅读—《Deep Learning-Based Monocular Depth Estimation Methods—A State-of-the-Art Review》作为一个深度学习单目深度估计方向的小白，这是阅读的第一篇关于这方面的文章，写个文章记录一下学习过程，文章是英文的，记录一下文章大致内容1.摘要2.概述单目深度估计2.1解决方法2.3深度估计的主要数据集3.深度学习与单目深度估计3.1有监督方法3.2无监督方法3.3半监督方法4.评估标准5.讨论5.1基于性能的比较分析5.2
Interval prediction of electric load using multi-objective algorithm and deep learning
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### 多目标算法与深度学习在电力负荷区间预测中的应用 #### 方法概述 多目标优化算法和深度学习技术可以有效结合用于解决复杂的电力负荷区间预测问题。通过引入改进的状态传播方法以及基于人工智能的预处理手段，能够显著提升高频率惯性数据的质量[^1]。这些高质量的数据随后被输入到经过训练的深度学习模型中，从而实现更精确的预测。 对于具体的实施过程而言，线性规划作为一类重要的数学建模工具，在构建目标函数时起到关键作用[^2]。它可以帮助定义多个相互竞争的目标，比如最小化预测误差的同时最大化计算效率或者资源利用率。 以下是具体的技术细节： #### 数据预处理阶段 利用AI驱动的降采样技术和特征提取流程来清理原始采集得到的大规模时间序列型用电量记录。此步骤旨在减少冗余信息并增强信号特性以便后续分析操作更加高效稳定。 ```python import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler def preprocess_data(raw_inertial_data): scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(np.array(raw_inertial_data).reshape(-1, 1)) # Implement down-sampling logic here based on specific requirements. return scaled_data.flatten() # Example usage: processed_data = preprocess_data([your_raw_dataset]) ``` #### 构建预测模型 采用先进的神经网络架构如长短记忆单元(LSTM)，卷积层(Convolutional Layers)等组合而成复杂结构体来进行未来一段时间内的负载范围估计工作。同时设置不同的损失项分别对应上界下界的逼近程度差异情况下的惩罚力度调整机制。 ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_timesteps, n_features)), tf.keras.layers.Dense(2) # Output layer with two neurons for upper and lower bounds ]) model.compile(optimizer='adam', loss=['mse','mae']) ``` #### 结果评估标准 考虑到实际应用场景需求多样性，除了常规均方根偏差(RMSE)指标外还需加入覆盖率(Coverage Probability),宽度(Widht)等相关度量方式综合考量最终方案优劣之处。 ---
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