Python-MonoDepth: PyTorch下的无监督单目深度估计-ITADN社区

优质

Python-MonoDepth是一款基于PyTorch开发的开源工具包，专注于通过无监督学习方法进行高效的单目图像深度估算。此项目为开发者和研究者提供了一个简便而强大的框架来训练、评估及应用单目深度预测模型。 MonoDepth-PyTorch 是一个使用 PyTorch 实现的无监督单目深度估计项目。

基于无监督学习的单目视觉深度估计在无人机自主飞行中的应用

优质

本研究探讨了利用无监督学习技术进行单目视觉深度估计，并将其应用于无人机自主飞行中，旨在提高无人飞行器在复杂环境下的导航与避障能力。针对双目视觉深度估计存在的成本高、体积大以及需要大量深度图进行监督学习训练的问题，本段落提出了一种面向无人机自主飞行的无监督单目深度估计模型。首先，为了减小不同尺寸目标对深度估计的影响，将输入图像进行金字塔化处理；其次，在图像重构方面设计一种基于ResNet-50进行特征提取的自编码神经网络，该网络根据输入的左视图或右视图生成对应的金字塔视差图，并采用双线性插值的方法重构出与其对应的金字塔右视图或左视图；最后为提高深度估计精度，将结构相似性引入到图像重构损失、视差图一致性损失中，并联合使用这些损失作为训练的总损失。实验结果表明，在KITTI数据集上经过充分训练后，该模型在KITTI和Make3D数据集中相比其他单目深度估计方法具有更高的准确性和实时性，基本满足了无人机自主飞行对深度估计准确性和实时性的要求。

Monodepth-Dev: 利用分割模型在NYU-depth v2数据集上实现单目深度估计

优质

Monodepth-Dev项目基于NYU-depth v2数据集，采用先进的分割模型进行训练，旨在提高单目深度估计的精度和效率。该存储库为NYU深度数据集V2提供了单眼深度估计的简单PyTorch Lightning实现。依存关系包括Docker 20.10.2、Python 3.8.0以及多个特定版本的其他库，具体版本请参见相关文档。方法细分： - **模型**：使用微软EfficientNet-B7和UnetPlusPlus架构。 - **深度损失**：采用三角洲（delta）损失函数进行优化。 - **骨干类型**：EfficientNet-b7 和 FPN - 使用EfficientNet-b7时，性能指标为lg10: 0.8381, abs_rel: 0.9658, sq_rel: 0.9914, rmse: 0.0553, log_rms: 0.1295, a1: 0.3464, a2: 0.3307。 - 使用EfficientNet-b7和FPN时，性能指标为lg10: 0.8378, abs_rel: 0.9662, sq_rel: 0.9915, rmse: 0.0561, log_rms: 0.1308, a1: 0.3523, a2: 0.3308。此外，EfficientNet-b4也被用于实验。

无监督特征下的时间变化人脸表情强度估算

优质

本文探讨了在无监督学习框架下，如何有效估计时间序列数据中的人脸表情强度变化，提出了一种新颖的方法来捕捉和量化面部表情随时间的变化。最近发表的一篇关于人脸表情特征的论文提出了一种新的方法，该方法能够描述随时间变化的表情强度，而不仅仅是固定的表情状态。这篇论文可以在arXiv上找到（虽然这里不提供具体链接）。

Deep_Matlab：在 MATLAB 中进行无监督深度学习

优质

Deep_Matlab是一份教程，专注于使用MATLAB开展无监督深度学习研究与应用。它为科研人员和工程师提供了一个探索数据驱动模型的有效途径。在 MATLAB 中运行无监督深度学习的脚本 train_deep_k_means.m 以获取示例运行。

无监督深度学习入门基础知识

优质

简介：本课程旨在为初学者提供无监督深度学习的基础知识，涵盖自编码器、生成对抗网络等核心概念和技术，帮助学员掌握数据表示学习和特征提取的方法。无监督深度学习主要包括变分自编码器（VAE）、自动编码器（AE）和生成对抗网络（GAN）。注意原文中的“BM”可能是指变分自编码器（VAE），但通常缩写为“VAE”，而非“BM”。如果指的是其他方法，请根据具体上下文进行确认。

基于深度学习的单目深度估计-DIP课程项目.zip

优质

本项目为DIP课程作业，采用深度学习技术进行单目图像的深度信息估算。通过训练神经网络模型，实现从单一RGB图像中准确预测场景深度图，提升机器人视觉、自动驾驶等领域的应用效果。【项目资源】：涵盖前端开发、后端服务、移动应用开发、操作系统设计、人工智能技术、物联网解决方案、信息化管理工具、数据库系统、硬件工程以及大数据分析等多个领域的源代码。包括但不限于STM32微控制器平台，ESP8266无线模块，PHP语言框架，QT图形界面库，Linux操作系统环境，iOS移动端编程，C++和Java面向对象程序设计，Python脚本编写，Web前端开发技术栈（HTML, CSS, JavaScript），以及C#跨平台应用程序构建等领域的源码。【项目质量】：所有上传的代码均经过全面测试与验证，在确保功能正常运行的前提下发布上线。确保用户能够直接下载并执行这些资源文件。【适用人群】：适合于希望掌握不同技术领域基础知识的学习者，无论是初学者还是有一定经验的技术人员都能从中获益。此平台提供的项目案例可以作为毕业设计、课程作业或科研项目的参考模板使用。【附加价值】：每个项目都具有很高的学习与模仿意义，同时也为需要快速搭建原型的开发者提供了直接可用的基础模型。对于那些想要深入研究特定技术栈或者希望在此基础上进行二次开发的朋友来说，这些代码库将是一个宝贵的起点。通过修改和扩展现有功能模块，可以创造出更多创新性的解决方案。【沟通交流】：如果在使用过程中遇到任何问题或困惑，请随时提出疑问，我们会尽快给予回复与指导。我们鼓励用户积极下载并利用这些资源，并且欢迎各位互相学习、分享经验，共同推动技术的进步与发展。

（ICCV 2023）容忍视差的无监督深度图像拼接

优质

本研究提出了一种新的无监督方法，用于处理包含显著视差的深度图像拼接问题，在ICCV 2023上展示了优越性能。 ### ICCV 2023：Parallax-Tolerant Unsupervised Deep Image Stitching #### 概述本段落介绍了一种新的图像拼接方法——Parallax-Tolerant Unsupervised Deep Image Stitching（UDIS++），该方法针对现有的图像拼接技术在处理大视差图像时遇到的问题进行了改进。UDIS++是一种无监督学习方法，能够在无需人工标记的情况下学习到鲁棒性强、适应性好的图像特征，从而实现高质量的图像拼接效果。 #### 背景与挑战传统的图像拼接技术通常依赖于几何特征（如点、线、边缘等），这些手工设计的特征对于具备足够几何结构的自然场景表现良好。然而，在纹理较少或视差较大的情况下，传统方法的表现就会受到影响。例如，当面对大量视差时，基于学习的方法可能会模糊视差区域；而在低纹理场景下，传统的基于几何特征的方法则可能因缺乏足够的几何特征而失败。 #### 方法论为了克服上述问题，研究团队提出了UDIS++，一种能够容忍视差变化的无监督深度图像拼接技术。该技术主要分为以下几个步骤： 1. **灵活的图像配准**：UDIS++通过从全局同构变换到局部薄板样条运动的鲁棒且灵活的方式建模图像对齐过程。这种配准方法可以为重叠区域提供精确的对齐，并通过联合优化来保持非重叠区域的形状。 2. **增强的迭代策略**：为了提高模型的泛化能力，UDIS++设计了一个简单但有效的迭代策略以增强配准适应性，尤其是在跨数据集和跨分辨率的应用中。 3. **消除视差伪影**：UDIS++进一步采取措施来消除视差带来的伪影，确保最终拼接结果既准确又自然。 #### 实验与验证研究团队利用了UDIS-D数据集中两个具体案例以验证UDIS++的有效性和优越性： 1. **大视差案例**：在这个案例中，研究人员展示了UDIS++如何有效地处理具有大视差的图像。相比于之前的UDIS方法，UDIS++不仅没有模糊视差区域，还保持了高清晰度和连贯性。 2. **低纹理场景案例**：另一个案例则关注于在缺乏足够几何特征的情况下完成拼接任务的能力。与传统方法（如LPC）相比，UDIS++成功地完成了该任务，并展现了其强大的自适应学习能力和对复杂场景的理解能力。 #### 结论与展望作为一种新的图像拼接技术，UDIS++不仅克服了现有方法在处理大视差和低纹理场景时的局限性，而且还在提高图像拼接质量方面取得了显著的进步。随着未来对该领域研究的深入，预计UDIS++将在更多实际应用场景中发挥重要作用，如虚拟现实、自动驾驶等领域。此外，UDIS++的成功也为后续的研究提供了有价值的参考方向，即如何结合深度学习技术和传统几何特征提取方法来解决更广泛的实际问题。

wsddn.pytorch: 利用最新版PyTorch实现弱监督深度检测网络

优质

简介：wsddn.pytorch 是一个使用最新版本 PyTorch 实现的项目，专注于弱监督下的深度目标检测技术，为研究者提供高效灵活的学习框架。使用最新版本的PyTorch实施Weakly Supervised Deep Detection Networks (WSDDN)。 Bilen, H., & Vedaldi, A. (2016). Weakly supervised deep detection networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2846-2854). 实施差异包括使用了亚当优化器（Adam）而不是随机梯度下降法（SGD），并且没有添加空间正则化器。实验结果显示，基于VGG16的模型在EB + Box Sc. L型案例中最接近原文结果，报告为30.4 mAP。而基于AlexNet的模型最接近于EB + Box Sc. 模型S的结果，其mAP值为33.4。当使用VGG16作为基础模型时，实验中得到了相应的结果数据。

关于单目图像深度估计的综述

优质

本文为读者提供了对单目图像深度估计领域的全面概述，涵盖了现有技术、挑战及未来研究方向。在需要对三维环境进行感知的领域，如机器人避障、自动驾驶以及增强现实技术的应用中，二维图像提供的信息往往不足以满足需求。深度估计技术能够有效提供场景中的深度信息，从而更好地支持这些应用。

是否确定退出登录?

Python-MonoDepth: PyTorch下的无监督单目深度估计

全部评论 (0)