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ConvDepth: Self-supervised monocular depth estimation for autonomous driving
DOI:10.1016/j.neucom.2026.133681.png)
摘要
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• 提出ConvDepth,一种基于CNN的自监督MDE框架。 • 引入多级细节增强以细化粒度特征。 • 开发概率视差头以缓解深度回归歧义。 • 制定鲁棒的自蒸馏损失以过滤伪标签中的噪声。
Keyword:
ConvDepth
self-supervised monocular depth estimation
multi-level detail enhancement
probabilistic disparity head
self-distillation loss
期刊
IF:
6.5
论文数:
2.5W
被引数:
6.5W
机构
引用论文
IFDepth: Iterative fusion network for multi-frame self-supervised monocular depth estimationIFDepth:用于多帧自监督单目深度估计的迭代融合网络
Deep Learning-based Depth Estimation Methods from Monocular Image and Videos: A Comprehensive Survey基于深度学习的单目图像和视频深度估计方法综述

