ViZDoom深度预测(Depth Prediction)

最新推荐文章于 2024-08-03 18:38:54 发布
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本文介绍了一个基于Github上的ViZDoomDepth项目，该模型能够预测图像中3x6区域的平均深度，为游戏场景深度理解提供了一种有效的方法。
论文笔记-Depth Prediction Without the Sensors
kingsleyluoxin的博客
08-20 653
论文信息 标题： Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos 作者：Vincent Casser, Soeren Pirk, Reza Mahjourian, Anelia Angelova 机构：Harvard University; Google Brain; University of Texas at Austin 出处：AA..
#论文学习#第二篇：CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction
qq_34716695的博客
03-24 5548
CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction CNN-SLAM：基于学习深度预测的实时稠密单目slam Abstract： 本文研究了如何利用深度神经网络预测对深度地图进行精确和稠密的单目重建。我们提出了一种方法，将cnn预测的稠密深度地图与直接单目SLAM获得的深度测量自然融合在一起。我们的融合方案在单眼SLAM方法容易失败的图像位置上具有深度预测的优势，例如沿着低纹理区域，反之亦然。我们证明了使用深度预
VNL_Monocular_Depth_Prediction:单眼深度预测
05-13
加强虚拟法线的几何约束以进行深度预测。 [NEW]培训代码已上传！ 该存储库包含我们论文的源代码：严有良，加强（已在ICCV'2019出版）。 一些结果 框架 亮点 最新的性能：与纽约大学和KITTI上的其他SOTA方法的比较说明如下。 在NYU上训练的已发布模型可在absrel上达到10.5％。 安装 请参考。 数据集 NYUDV2数据集的详细信息可以在找到。 标记图像的特征分割可在此处下载。 请将其解压缩到./datasets。 我们的SOTA模型是在大约20K的未贴标签图像上训练的。 KITTI用​​于单眼深度预测的KITTI基准的详细信息在这里。 我们同时使用官方拆分和本征拆分。 您可以在此处找到文件名。 模型动物园 ResNext101_32x4d主干，在NYU数据集上受过训练，请在此处下载 ResNext101_32x4d骨干网，在KITTI数据集上进行了训练（本征拆分
图像深度(depth)预测
一位浪漫的极客
07-06 3061
帮别人写个东西，需要单目depth prediction，然后根据depth产生3D光栅图。 深度预测使用的是monodepthhttps://github.com/nianticlabs/monodepth2，然后
使用python在Matlab_Simulink中通过神经网络进行深度预测。_Depth prediction by n
最新发布
09-04
在机器学习领域，深度预测是一个重要的研究方向，尤其在图像处理和计算机视觉中具有广泛的应用。深度预测通常指的是通过算法预测场景中物体的深度信息，这对于机器人导航、自动驾驶汽车和增强现实技术等领域至关重要...
Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network(基于多尺度深度网络的单幅图像深度图预测)
weixin_53765004的博客
05-05 797
预测深度是理解场景三维几何形状的一个重要组成部分。对于立体图像的局部对应可以进行估计，但是要从单幅图像中找到深度关系就不那么容易了，需要综合来自各种线索的全局和局部信息。此外，这项任务本质上是模棱两可的，大量的不确定性来自整体规模。在本文中，我们提出了一种新的方法来解决这个问题，使用两个深层网络栈: 一个作出粗略的全局预测基于整个图像，另一个精化这个预测局部。我们还应用尺度不变误差来帮助测量深度关系，而不是尺度。
《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记
m_buddy的博客
01-24 3103
参考代码：VNL_Monocular_Depth_Prediction 1. 概述 介绍：这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式，在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现，因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的。这样的浅层次深度信息学习自然不能很好学习到GT深度中的一些细节与结构差异信息，因而这篇文章提出将预测深度通过预先假定的相机内参映射到同一模拟空间尺度（3D空间）上进行比较。这里的比较是通过在模拟空间上进行采样，每个采样包含3个点，并通过文章设
MegaDepth: Learning Single-View Depth Prediction from Internet Photos
Word_And_Me_的博客
04-01 3171
【引用格式】：Li Z, Snavely N. Megadepth: Learning single-view depth prediction from internet photos[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018: 2041-2050.
《Single Image Depth Prediction with Wavelet Decomposition》论文笔记
m_buddy的博客
10-15 758
参考代码：wavelet-monodepth 1. 概述 导读：对一幅深度图进行分析可以观察到其是由一些平滑区域和边缘区域组合起来的，对应的可以参考频域中的低频和高频分量。而这篇文章正是提出一种基于频域分析（2D haar小波分析）的深度估计算法，不同于直接监督深度图的频域分解分量，文章的方法通过对分辨率最小的深度图进行监督，之后通过在网络的不同层级上预测频域的分量，使得可以从分辨率最小尺度下进行逆频域变换得到对应的深度结果（也就是深度的频域分量不直接参与回归，而是通过将不同频域的不同分量组合得到的深度图
facebook VizDoom 论文
04-19
facebook 在机器的 VizDoom 比赛中得到了第一名，其中涉及到了强化学习在sparse reward的环境中使用Reward Shaping和Curriculum Learning的技巧。
【亲测免费】 FCRN-DepthPrediction：深度估计的新星
gitblog_00006的博客
04-09 498
FCRN-DepthPrediction：深度估计的新星 项目简介 在计算机视觉领域，FCRN（Fully Convolutional Recurrent Network）深度预测是一个前沿的开源项目，其目标是通过单个彩色图像进行实时的深度估计。该项目基于TensorFlow框架，利用了递归神经网络和全卷积网络的结合，以提高深度预测的精度和效率。 技术分析 1. 全卷积网络 (FCNs) FCNs...
【Sparse-to-Dense】《Sparse-to-Dense：Depth Prediction from Sparse Depth Samples and a Single Image》
bryant_meng
05-31 1274
ICRA-2018 文章目录1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method5 Experiments5.1 Datasets5.2 RESULTS6 Conclusion（own） / Future work 1 Background and Motivation 深度感知和深度估计在 robotics, autonomous driving, augmented reality (AR) a.
Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular
sky的博客
12-23 1540
2018.11 1.Institute for Applied Computational Science 2.Harvard University3.Google Brain 代码：https://sites.google.com/ view/struct2depth. 论文：https://arxiv.org/pdf/1811.06152.pdf 摘要： 对...
论文笔记：Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep NetworkEigen（Eigen 1）
upup
06-03 626
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
Depth Anything——强大的单目深度估计模型
知来者逆的博客
08-03 4938
本研究引入了Depth Anything模型，该模型在稳健的单目深度估计方面展现了高度实用性。通过强调廉价且多样化的未标记图像的价值，并采用两种有效策略，即在学习未标记图像时设定更具挑战性的优化目标以及保留预训练模型的丰富语义先验，使得该模型在零样本深度估计方面表现出色。此外，该模型还可作为有望初始化下游度量深度估计和语义分割任务的有效工具。
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 1500
单目深度估计的经典论文Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks详解
深度估计网络FSRE-Depth单张深度估计Fine-grained Semantics-aware Representation Enhancement for Self-supervised
weixin_43151193的博客
07-05 808
深度估计网络FSRE-Depth单张深度估计 论文：Fine-grained Semantics-aware Representation Enhancement for Self-supervised
深度学习 双目预测深度图_解释深度学习预测
weixin_26749843的博客
10-07 877
深度学习 双目预测深度图We already covered in a previous post, how important it is to deal with uncertainty in financial Deep Learning forecasts. In this post, we’ll attempt a first introduction on how we deal wi...
depth prediction class coarse
04-10
在计算机视觉领域，深度预测（Depth Prediction）是一种估计场景中物体距离的技术。这种方法通常用于自动驾驶、机器人导航以及增强现实等领域。对于深度预测中的粗略分类方法，可以将其理解为一种简化版的任务分解...
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