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单目深度估计权威发布_单目深度估计原理(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

单目深度估计

depth pro 论文《Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second》提出了一种零样本单目深度估计的基础模型。该模型能够生成高分辨率的深度图，具有极高的清晰度和高频细节。预测指标具有绝对规模，不依赖相机内部函数的可用性。模型速度非常快，在标准GPU上可在0.3秒内生成225万像素的深度图。这些特性是通过多项技术贡献实现的，包括用于密集预测的高效多尺度视觉转换器、结合真实和合成数据集以实现高度量精度以及精细边界追踪的训练协议。此外，还提出了估计深度图中边界精度的专用评估指标，以及从单个图像中获取最先进的焦距估计方法。广泛的实验分析了特定的设计选择，表明Depth Pro在多个维度上都优于以前的工作。苹果公司在视觉技术方面的实力再次得到展现。

[CV]《Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second》A Bochkovskii, A Delaunoy, H Germain, M Santos… [Apple] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

“三大顶会”，2次夺冠！华科大本科生，再获“全球冠军”！近日，欧洲计算机视觉会议（ECCV2024）在意大利米兰召开。大会组织的“TRICKY 2024:Transparent & Reflective objects In the wild Challenge （自然场景透明和反射物体挑战赛）”的“Monocular Depth from Images of Specular and Transparent Surfaces Challenge（镜面和透明表面图像的单目深度估计）” 赛道比赛结果揭晓，华中科技大学未来技术学院2021级本科生张峻瑞参与的竞赛团队（Smartlab）获得全球冠军。张峻瑞以第一作者的身份撰写了学术论文“Towards Robust Monocular Depth Estimation in Non-Lambertian Surfaces”介绍参赛项目，并受邀在大会Workshop上进行论文学术交流。张峻瑞自加入曹治国教授团队以来，在确定了以单目深度预测为主要研究方向后，与团队的研究生一道，刻苦钻研，成果突出。这次是其在夺得CVPR2024组织的单目深度预测竞赛“NTIRE HR Depth from Images of Specular and Transparent Surfaces Challenge”赛道冠军后的又一次夺冠。计算机视觉未来技术学院华中科技大学

#教育创作激励计划# 2024年ECCV计算机视觉会议，华科大学子再次夺冠 2024年9月29日，欧洲计算机视觉会议在意大利米兰召开。大会组织的自然场景透明和反射物体挑战赛的镜面和透明表面图像的单目深度估计赛道比赛结果揭晓，华中科技大学未来技术学院2021级本科生张峻瑞参与的竞赛团队(Smartlab)获得全球冠军。张峻瑞以第一作者的身份撰写了学术论文“Towards Robust Monocular Depth Estimation in Non-Lambertian Surfaces”介绍参赛项目，并受邀在大会Workshop上进行论文学术交流。单目深度估计是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，它是自动驾驶、物体姿态估计、SLAM、虚拟现实、新视图生成、计算摄影等众多领域的基础技术，有着广泛的应用前景。

Apple 刚刚发布了一个非常有趣的模型：DepthPro，这是一种单目、快速、精确的度量深度估计模型。它无需额外数据即可预测绝对（度量）距离。 * 权重：网页链接 * 论文：网页链接 * 演示：网页链接

DUSt3R：3D视觉的革命性突破在人工智能领域，3D视觉一直是一个充满挑战的任务，尤其是在没有相机参数的情况下从多个视角重建场景。最近，一项名为DUSt3R（Dense and Unconstrained Stereo 3D Reconstruction）的技术为我们带来了革命性的变化。这项技术能够在没有任何相机校准信息的情况下，直接从两张图片中恢复出精确的3D结构和深度信息。 DUSt3R利用了Transformer模型的强大能力，通过学习大量的图像数据，让网络能够理解和预测像素与3D空间之间的关系。这意味着，即使是在极端的双视角情况下，DUSt3R也能够处理得很好，即使是面对几乎相反的视角，它也能够顺利地完成3D重建。这项技术不仅能够提供高质量的3D模型，还能够从中提取出像素匹配、相机姿态等信息，极大地简化了传统3D重建流程。DUSt3R的提出，不仅在单目和多视角深度估计方面取得了新的最高成绩，而且在相对姿态估计方面也展现出了优异的性能。总的来说，DUSt3R技术为3D视觉任务提供了一种全新的解决方案，它的出现预示着未来在地图制作、导航、考古、文化遗产保护等领域的应用将更加便捷和高效。这是AI技术在3D视觉领域的一大步进，也是科研人员和技术人员的一大福音。如果你对3D视觉感兴趣，不妨深入阅读这篇论文，它可能会为你的研究或项目带来新的启发。

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