Learning Depth Estimation for Transparent and Mirror Surfaces

解决问题：本论文旨在解决透明或镜面表面的深度估计问题，这是一个相对较新的问题。

关键思路：论文提出了使用神经网络学习透明或镜面表面深度估计的简单流程，无需任何基准标注。论文揭示了如何通过在图像中修补ToM物体并使用单眼深度估计模型处理它们来获得可靠的伪标签。这些标签可以用于微调现有的单眼或立体网络，让它们学习如何处理ToM表面。相比当前领域的研究状况，该论文的思路有较大的创新性和简单性。

其他亮点：论文使用了Booster数据集进行实验，取得了显著的改进。该论文的实验设计合理，使用了神经网络进行深度学习，并且没有要求任何基准标注。然而，该论文并未提供开源代码。值得深入研究的是如何将该方法应用于其他领域，以及如何进一步提高深度估计的准确性。

关于作者：论文的主要作者为Alex Costanzino、Pierluigi Zama Ramirez、Matteo Poggi、Fabio Tosi、Stefano Mattoccia和Luigi Di Stefano。他们分别来自意大利的博洛尼亚大学和意大利国家研究委员会。他们以前的代表作包括“Beyond Photometric Loss for Self-Supervised Ego-Motion Estimation”和“Learning to See Transparent Objects”。

相关研究：最近的其他相关研究包括“Transparent Object Detection and Classification with Mask-RCNN”（作者：Ran Cheng、Yan Zhang、Yongqiang Cheng，机构：中国科学院自动化研究所）和“Depth Estimation for Transparent Object Using Polarization Images”（作者：Mingyuan Zhou、Xin Liu、Yan Zhao、Jian Bai，机构：北京交通大学）。

论文摘要：学习透明和镜面表面深度估计 Alex Costanzino，Pierluigi Zama Ramirez，Matteo Poggi，Fabio Tosi，Stefano Mattoccia，Luigi Di Stefano 对于传感器、算法或深度网络来说，推断透明或镜面（ToM）表面的深度表示一个难题。我们提出了一个简单的流程，使用神经网络学习正确估计此类表面深度，而无需任何地面真实标注。我们揭示了如何通过在图像中修补ToM对象并使用单目深度估计模型处理它们来获得可靠的伪标签。这些标签可用于微调现有的单目或立体网络，让它们学习如何处理ToM表面。在Booster数据集上的实验结果显示了我们极为简单提议所带来的显著改进。

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