基于多摄像头的全环绕单目深度估计
计算机视觉与模式识别
2021-04-02 v1
摘要
自监督单目深度与自运动估计是一种有前景的方法，可替代或补充用于自动驾驶等机器人应用的昂贵深度传感器（如 LiDAR）。然而，该领域多数研究聚焦于单个单目相机或仅覆盖车辆周围部分场景的立体对。本工作中，我们将单目自监督深度与自运动估计扩展至大基线多摄像头装置。利用广义时空上下文、位姿一致性约束以及精心设计的光度损失掩码，我们训练得到单一网络，生成密集、一致且具备尺度感知的点云，覆盖与典型 LiDAR 扫描仪相同的全环绕 360 度视场。我们还提出了一种更适用于多摄像头设定的尺度一致评价指标。在两个具挑战性的基准上的实验说明了我们的方法相对于强基线的优势。
引用
@article{arxiv.2104.00152,
title = {Full Surround Monodepth from Multiple Cameras},
author = {Vitor Guizilini and Igor Vasiljevic and Rares Ambrus and Greg Shakhnarovich and Adrien Gaidon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00152},
year = {2021}
}