ZEroJAVAson的博客

文章标题：Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation摘要：逐像素的真实尺度深度数据的大量获取，是具有挑战性的任务。为了克服这个限制，自监督学习已经成为一个有希望的替代训练模型，用来执行单目深度估计。本文中，我们提出了一系列的改进手段，用来提升自监督深度学习深度估计方法的精度。自监督单目模型训练的研究，通常是探究越来越复杂的结构、损失函数和图像形成模型，而所有这些都有助于缩小与全监督方法的差距。我们展示了一个令人惊讶的简单模.

文章标题：D3VO: Deep Depth, Deep Pose and Deep Uncertainty for Monocular Visual Odometry摘要：我们提出的D3VO单目视觉里程计框架从三个层面上利用了深度学习网络，分别是：利用深度学习的深度估计，利用深度学习的位姿估计，以及利用深度学习的不确定度估计。首先我们提出了一个在双目视频上训练得到的自监督单目深度估计网络。特别的，它利用预测亮度变换参数，将训练图像对对齐到相似的亮度条件上。另外，我们建模了输入图像像素的亮...