Meta研究提高立体、单目深度估计的时间一致性来改善深度重建

小编广东客 | 分类：论文 | 发布日期 2023年4月25日

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不牺牲空间质量的情况下显著提高了立体和单目深度估计的时间一致性

（映维网Nweon 2023年04月25日）深度重建是计算机视觉中一个长期存在的基本问题。数十年来，最热门的深度估计技术是基于立体匹配或运动结构。但近来最优秀的结果来自于基于学习的方法。随着整体重建质量的提高，焦点已转移到新的领域，如单目估计、边缘质量和时间一致性。

时间一致性对于计算摄影和虚拟现实中的视频应用尤为重要，因为不一致的深度可能会导致令人反感的闪烁和游动伪影。不过，一致的视频深度估计是一个难题，即便是最好的方法都会受到场景内容的不可预测误差和缺陷所影响，尤其是在无纹理和镜面区域。另外，需要在线重建的应用程序则加剧了这一困难。

在名为《Temporally Consistent Online Depth Estimation Using Point-Based Fusion》的论文中，Meta建议使用全局点云来促使在线视频深度估计的时间一致性。他们展示了如何在未来帧未知的情况下处理动态对象和更新静态点云这两个问题。定量和定性结果表明所述方法在不牺牲空间质量的情况下显著提高了立体和单目深度估计的时间一致性。