AdelaiDepth

AdelaiDepth

开源单目深度预测工具箱 推进3D场景重建研究

AdelaiDepth是开源单目深度预测工具箱,整合3D场景形状重建等多种算法。项目聚焦单一图像深度学习和3D场景恢复,相关成果入围CVPR'21最佳论文。通过提供训练代码和数据集,AdelaiDepth为计算机视觉领域研究提供了重要资源。

AdelaiDepth单目深度预测3D场景重建计算机视觉深度学习Github开源项目

AdelaiDepth

在Colab中打开

AdelaiDepth是一个用于单目深度预测的开源工具箱。我们团队的相关工作在此开源。

AdelaiDepth包含以下算法:

新闻:

  • [2022年5月31日] LeReS项目的训练代码和数据已发布。
  • [2022年2月13日] DiverseDepth项目的训练代码和数据已发布。
  • [2021年6月13日] 我们的"从单张图像中学习恢复3D场景形状"工作是CVPR'21最佳论文入围者之一。
  • [2021年6月6日] 我们已经公开了DiverseDepth的训练数据。

结果和数据集示例:

  1. 3D场景形状

您可以查看这个视频,它对这项工作进行了非常简短的介绍:

<table> <tr> <td>RGB</td> <td>深度</td> <td>点云</td> </tr> <tr> <td><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/bd46c3e0-a1c5-4b13-8e45-8a9dfc0e2917.jpg" height=300></td> <td><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/d6d4ee47-ebb8-4f02-8903-227d80502364.jpg" height=300></td> <td><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/88032e2d-3138-4bfb-a444-1afef6ba07eb.gif" height=300></td> </tr> </table>

深度

  1. DiverseDepth
  • 结果示例:

深度

  • DiverseDepth数据集示例:

DiverseDepth数据集

BibTeX

@article{yin2022towards, title={Towards Accurate Reconstruction of 3D Scene Shape from A Single Monocular Image}, author={Yin, Wei and Zhang, Jianming and Wang, Oliver and Niklaus, Simon and Chen, Simon and Liu, Yifan and Shen, Chunhua}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)}, year={2022} } @inproceedings{Yin2019enforcing, title = {Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction}, author = {Yin, Wei and Liu, Yifan and Shen, Chunhua and Yan, Youliang}, booktitle = {The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)}, year = {2019} } @inproceedings{Wei2021CVPR, title = {Learning to Recover 3D Scene Shape from a Single Image}, author = {Wei Yin and Jianming Zhang and Oliver Wang and Simon Niklaus and Long Mai and Simon Chen and Chunhua Shen}, booktitle = {Proc. IEEE Conf. Comp. Vis. Patt. Recogn. (CVPR)}, year = {2021} } @article{yin2021virtual, title = {Virtual Normal: Enforcing Geometric Constraints for Accurate and Robust Depth Prediction}, author = {Yin, Wei and Liu, Yifan and Shen, Chunhua}, journal = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)}, year = {2021} }

许可证

3D场景形状代码受Adobe Research的非商业许可证限制。详情请参阅LICENSE文件

其他深度预测项目根据2条款BSD许可证授权用于非商业用途 -- 详情请参阅LICENSE文件。对于商业用途,请联系Chunhua Shen

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