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杨宗翰
RGBD 生成/预测
2023-05-09 16:07:38
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wuvin
* 目前常规深度估计的SOTA 是 SwinV2 # HiMODE: A Hybrid Monocular Omnidirectional Depth Estimation Model * 室内全景图深度估计。似乎没有用到什么针对全景图的网络结构。 *  * 他说是ST3D 的 SOTA 那就是吧 *  # 其他 * Generative Scene Synthesis via Incremental View Inpainting using RGBD Diffusion Models: 用的是 ScanNetV2 （1.4T RGBD数据）。 * NYU-Depth V2: 室内RGBD数据，大约2.8G有语义标注，其余400GB只有深度。 * KITTI Eigen Split: KITTI的子集，大约30GB的样子。 * NeRDi: 用的是 Dense Prediction Transformer (DPT) model (一种密集预测的ViT，来自论文[Vision Transformers for Dense Prediction](https://arxiv.org/pdf/2103.13413.pdf))，在一个共有 1.4M 张图的混合数据集上训练的（包括DIW,ETH3D,Sintel,KITTI,NYU,TUM）。有开源模型存档点。 * NeuralWindow Fully-connected CRFs for Monocular Depth Estimation: 上一篇的后续follow，没有混合数据集训练，但有NYUv2和KITTI的存档点。 * BinsFormer: 同样是后续SOTA之一。 * OmniFusion (CVPR2022) : 全景图单目深度估计。 * [Monocular-Depth-Estimation-Toolbox](https://github.com/zhyever/Monocular-Depth-Estimation-Toolbox)： github 开源单目估计工具箱，支持四种SOTA模型，7种训练方法，4个主流数据集。劳模！ # DAG: Depth-Aware Guidance with Denoising Diffusion Probabilistic Models * CVPR2023 文章，[代码](https://github.com/KU-CVLAB/DAG)暂时还没开源。 * 一个与深度密切相关的2D生成模型。 *  * 似乎质量还不错 * 
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