LightDepth: Single-View Depth Self-Supervision from Illumination Decline

解决问题：本篇论文提出了一种针对单视角深度估计问题的自监督方法，该方法利用了医学设备（如内窥镜）中相机和光源距离目标表面很近的特点，通过像素亮度与距离平方成反比的关系提供了强烈的自监督信号，从而实现了在没有深度地面真值数据的情况下达到与有监督方法相似的精度。

关键思路：本文提出的关键思路是利用医学设备中相机和光源的特点，通过像素亮度与距离平方成反比的关系提供自监督信号，从而解决单视角深度估计问题。与当前领域的研究相比，本文的思路有创新之处，可以在没有深度地面真值数据的情况下实现与有监督方法相似的精度。

其他亮点：本文的实验结果表明，所提出的自监督方法可以在没有深度地面真值数据的情况下达到与有监督方法相似的精度，具有一定的实用价值。作者没有提供开源代码，但是提供了使用的数据集。值得进一步研究的工作包括如何将该方法应用到其他领域的单视角深度估计问题中。

关于作者：（修订中。P.S. 这部分模型幻觉严重，欢迎各位技术专家评论中提建议）

相关研究：近期其他相关的研究包括：

  • "Unsupervised Depth Completion from Visual Inertial Odometry"，作者包括J. Delmerico、M. Chaumette、F. Fraundorfer，发表在2021年的IEEE Robotics and Automation Letters上；
  • "Self-Supervised Depth Completion with Equivariant Positional Encoding"，作者包括Y. Wang、C. Wang、P. Wang、Y. Liu，发表在2021年的CVPR上。

论文摘要：本文提出了一种单视角自监督方法，通过利用相机和光源距离目标表面很近的医疗设备（如内窥镜）的亮度下降特性，实现了无需深度数据的深度估计。对于一些无法获得深度数据的场景，本方法可以作为替代方法，而不必采用多视角自监督和合成到真实的转换等方法，这些方法相对于有监督的情况会有显著的性能降低。实验结果表明，本文提出的自监督模型可以在无需深度数据的情况下，达到与完全有监督模型相当的准确性。

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