中文标题： 分辨自适应自监督单目深度估计

提出问题

• 传统的无监督深度估计方法如果在固定分辨率上训练，则迁移到其他分辨率上存在严重退化。

创新点

• 提出一种分辨率自适应的无监督深度学习框架(RA-Depth）来学习场景深度尺度不变性。具体地说，来为同一场景生成任意尺度的图像。
• 设计了一个双高分辨率网络，利用多路径编码器和解码器来聚合多尺度特征，以进行精确的深度推断。
• 为了明确地学习场景深度的尺度不变性，在不同尺度的深度预测中建立了一个跨尺度的深度一致性损失。

算法简介

任意比例的数据增强

• 原始尺寸图像被resize 成低，中， 高分辨率图像，然后打补丁，复制，裁切成低，中， 高分辨率原始尺寸的输入图像。

Dual HRNet

• 使用HRnet18作为编码器，类HRnet结构作为解码器。
• HRNet的特点：1.参数量少。2. 特征沟通多。

跨尺度深度一致性损失

• 约束预测结果中$D_t^L、D_t^M、D_t^H$中对应区域的深度应该相同。

实验结果

• 消融实验中的BaseLine是HRnet18+Mono2-Decoder。

参考文献

He M, Hui L, Bian Y, et al. RA-Depth: Resolution Adaptive Self-supervised Monocular Depth Estimation[C]//Computer Vision–ECCV 2022: 17th European Conference, Tel Aviv, Israel, October 23–27, 2022, Proceedings, Part XXVII. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022: 565-581.