{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部分”:[[2024,9,23]],“日期-时间”:“2024-09-23T04:20:07Z”,“时间戳”:1727065207447},“出版商位置”:“美国纽约州纽约市”,“参考-计数”:76,“出版者”:“ACM”,“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100012659”,“名称”:“国家自然科学基金”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“adward”:[“61901384,61871328”],“id”:[{“id”:“10.13039\/501100012659”,“id类型”:“doi”,“asserted by”:“publisher”}]],“内容域”:{“domain”:[dl.acm.org“],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[2020,10,10,1 2]]},“doi”:“10.1145\/3394171.3413706”,“类型”:“议事录文章”,“已创建”:{“日期部分”:[[2020,10,12]],“日期时间”:“2020-10-12T12:26:18Z”,“时间戳”:1602505578000},“页面”:“3108-3117”,“更新策略”:“http:\/\/dx.doi.org/10.1145\/crosmark policy”,“来源”:“Crossref”,“由计数引用”:10,“标题”:[“通过结合稳健约束增强自我监督单目深度估计”],“前缀”:“10.1145”,“卷”:“1”,“作者”:[{“给定”:“瑞”,“家庭”:“李”,“序列”:“第一”,“隶属关系”:[}“名称”:“西安西北工业大学”}]}:“西北工业大学,中国西安”}]},{“给定”:“余”,“家庭”:“朱”,“序列”:“附加”,“隶属关系”:[{“名称”:“西北工学院,中国西安“}]}.,{”给定“:”仙君“,”家庭“:”李“,”序列“:”附加“,”隶属关系,“family”:“Sun”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“中国西安西北工业大学”}]},{“given”:“Yanning”,“faily”:”Zhang“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[{”name“:”Northwestern Polytechnical University,China西安”}]],“member”:“320”,“published on”:{“date-parts”:[2020,10,12]},“reference”:[}“key”:“e_1_3_2_2_1_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1145\/2001269.2001293“},{“key”:“e_ 1_3_2 _2_1”、“doi-aserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/3DV.2019.0054”},“key“:”e_1_ 3_2_3_1“,”doi-assert-by“1_3_2_2_4_1“,“非结构化”:“贾汪卞志超李乃燕王黄英詹春华沈明明成和伊恩·里德2019。单目视频中的无监督尺度一致性深度和自我运动学习。神经信息处理系统进展。35--45. 贾旺边志超李乃艳王皇英詹春华沈明成和伊恩·里德。2019.单目视频中的非监督尺度一致性深度和自我运动学习。神经信息处理系统进展。35-45.“},{”key“:”e_1_3_2_2_5_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“Julie Carmigniani Borko Furht Marco Anisetti Paolo Ceravolo Ernesto Damiani and Misa Ivkovic.2011。增强现实技术系统和应用。多媒体工具和应用程序第51卷第1期(2011)341-377页。朱莉·卡米尼亚尼·博尔科·福赫特·马科·阿尼塞蒂、保罗·塞拉沃洛·埃内斯托·达米亚尼和米萨·伊夫科维奇。2011年,增强现实技术系统和应用。多媒体工具和应用第51卷1(2011)341--377.“,“DOI”:“10.1007\/s11042-010-0660-6”},{“key”:“e_1_3_2_2_6_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,”DOI“:“10.1609\/aaai.v33i01.33018001”}、{“密钥”:“e_1_3_2_7_1”、“DOI-sserted-by“:”publisher“,”DOI:“10.1109\/ICCV.2019.00716”}和{“volume-ti”标题“:”CSPN:用于深度完成的学习上下文和资源感知卷积空间传播网络。arXiv预印本arXiv:1911.05377“,”年份“:”2019“,”作者“:”程新静“,”密钥“:”e_1_3_2_2_8_1“},”密钥”:“e_1_ 3_2_9_1”,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1109\/CVPR.2016.350“}”,{“key”:“e_1_3_2_10_1”、“doi-assert-by”:“publisher”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2017.257”},{“key”:“e_1_3_2_2_11_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2009.5206848“},{“key”:“e_1_3_2_2_12_1”,“非结构化”:“David Eigen Christian Puhrsch和Rob Fergus,2014。使用多尺度深度网络从单个图像预测深度图。神经信息处理系统进展。2366--2374. David Eigen Christian Puhrsch和Rob Fergus。2014.使用多尺度深度网络从单个图像进行深度图预测。神经信息处理系统进展。2366--2374.“},{”key“:”e_1_3_2_2_13_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“雅各布·恩格尔·弗拉德伦·科尔顿和丹尼尔·克莱默斯。2017。直接稀疏里程计。IEEE模式分析和机器智能交易第40卷3(2017)611-625。雅各布·恩格尔·弗拉德伦·科尔顿(Jakob Engel Vladlen Koltun)和丹尼尔·克莱默斯(Daniel Cremers)。2017.直接稀疏里程计。IEEE模式分析与机器智能学报第40卷3(2017)611--625.“,”DOI“:”10.1109\/TPAMI.2017.2658577“},”key“:”e_1_3_2_2_14_1“,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“DOI”:“10.1109\/IROS.2015.7353631”},“key”:“e_1_ 3_2_15_1”,”DOI-assert-by“:”publisher“,{“键”:“e_1_3_2_2_16_1”,“doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1007\/978-3642-15561-1_27“},{“key”:“e_1_3_2_2_17_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi:“10.1109\/CVPR.2018.00214”},“key“:”e_1_ 3_2_18_1“IEEE计算机视觉和模式识别会议记录。4340--4349“,“年份”:“2016年”,“作者”:“Gaidon Adrien”,“key”:“e_1_3_2_2_19_1”},{“密钥”:“e_1_3_2_2_20_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.5555\/2354409.2354978“},”key“:”e_1_ 3_2_21_1“,”doi-assert-by“:”publisher“,”doi:“10.1109\/CVPR.2017.699”}、{“键”:“e_1_3_2_22_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1109\/ICCV.2019.00393“},{”key“:”e_1_3_2_23_1“,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Richard Hartley和Andrew Zisserman。2003.计算机视觉中的多视图几何。剑桥大学出版社。理查德·哈特利和安德鲁·齐瑟曼。2003.计算机视觉中的多视图几何。剑桥大学出版社。“,”DOI“:”10.1017\/CBO9780511811685“},{”key“:”e_1_3_2_24_1“,”。空间变压器网络。神经信息处理系统进展。2017--2025. Max Jaderberg Karen Simonyan Andrew Zisserman等人。2015年,空间变压器网络。神经信息处理系统进展。2017-2025.“},{”key“:”e_1_3_2_26_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“华列江莱彦丁,黄锐.2020。DiPE:从单眼视频中深入了解深度和自我运动的无监督学习的光度误差。arXiv:《计算机视觉和模式识别》(2020年)。华列江来彦(Hualie Jiang Laiyan Ding)和黄睿(Rui Huang)。2020年,DiPE:从单目视频中无监督学习深度和自我运动的测光误差。arXiv:计算机视觉与模式识别(2020)。“,”DOI“:”10.1109\/IROS45743.2020.9341074“},{”volume“:”1“,”volume-title“:”IEEE第八届国际计算机视觉会议论文集.ICCV“,”year“:”2001“,”author“:”Jin Hailin“,”key“:“e_1_3_2_27_1”}“,“:”e_1_3_2_29_1“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”DOI“:”10.1109\/TPAMI.2014.2316835“},{”volume-title“:”Adam:随机优化的一种方法。arXiv预印本arXiv:1412.6980“,”年份“:”2014“,”author“:”Kingma Diederik P“,”key“:”e_1_3_2_30_1“}{“key”:“e_1_3_2_32_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2017.238“},{“key”:“e_1_3_2_33_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,”DOI:“10.1109\/CVPR.2014.19”},“{“密钥”:“e_1_3_2_34_1”、“DOI-sserted-by“:”publisher“年份”:“2015年”,“作者”:“Li Bo”,“key”:“e_1_3_2_2_35_1”},{“volume-title”:“稳健准确的混合结构-From-Moti.2019 IEEE国际图像处理会议(ICIP)。IEEE,494--498”,“年份”:“2019”,“作者”:“李锐”,“密钥”:“e_1_3_2_36_1”,{”key:“e_ _3_2_37_1”、“doi-asserted-by”:“出版商”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2010.5539823”},{“键”:“e_1_3_2_38_1”,“doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1109\/CVPR.2014.97“},{“key”:“e_1_3_2_2_39_1”,“unstructured”:“陈旭·罗振恒·杨鹏·王洋·王伟·徐·拉姆·内瓦蒂和阿兰·尤耶。2018。每一个像素都很重要:几何和运动的联合学习与三维整体理解。arXiv预印arXiv:1810.06125(2018)。陈旭罗振恒杨鹏王洋王伟徐拉姆·内瓦蒂亚和艾伦·尤伊尔。2018.每一个像素都很重要:通过三维整体理解联合学习几何和运动。arXiv预印arXiv:1810.06125(2018)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_40_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/CVPR.2018.00594”},“key”:“e_1_ 3_2_41_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/ICCVW.2011.6130280“}”,{ez Montiel和Juan D Tardos,2015年。ORB-SLAM:一种多功能、精确的单目SLAM系统。IEEE机器人交易卷31 5(2015)1147--1163。劳尔·穆尔·阿尔塔尔·何塞·玛丽亚·马丁内斯·蒙蒂尔和胡安·德·塔尔多斯。2015.ORB-SLAM:一种多功能、精确的单目SLAM系统。IEEE机器人技术交易卷31 5(2015)1147--1163。”,“DOI”:“10.1109\/TRO.2015.2463671”},{“key”:“e_1_3_2_2_43_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2018.00281“},”{“key”:”e_1_ 3_2_44_1“,”非结构化“:”Vaishakh Patil Wouter Van Gansbeke Dengxin Dai和Luc Van Gool.2020。不要忘记过去:单目视频的递归深度估计。arXiv预印arXiv:2001.02613(2020)。Vaishakh Patil Wouter Van Gansbeke Dengxin Dai和Luc Van Gool。2020年。不要忘记过去:单目视频的重复深度估计。arXiv预印arXiv:2001.02613(2020)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_45_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/ICRA.2019.8793621”},“key”:“e_1_ 3_2_46_1”,“doi-assert-by”:“crossref”,”unstructured“:”Andrea Pilzer St\u00e9phane Lathuili\u00e 8re Dan Xu Mihai Marian Puscas Elisa Ricci and Nicu Sebe.2019。基于循环网络的渐进融合无监督双目深度估计。IEEE模式分析和机器智能汇刊(2019年)。Andrea Pilzer St \u00e9phane Lathuili \u00e 8re Dan Xu Mihai Marian Puscas Elisa Ricci和Nicu Sebe。2019.使用循环网络进行无监督双目深度估计的渐进融合。IEEE模式分析和机器智能汇刊(2019年)。“,”DOI“:”10.1109\/TPAMI.2019.2942928“},{”key“:”e_1_3_2_2_47_1“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,sh Saxena Sung H Chung和Andrew Y Ng.2006年。从单目图像学习深度。神经信息处理系统进展。1161--1168. Ashutosh Saxena Sung H Chung和Andrew Y Ng.2006。从单目图像学习深度。神经信息处理系统进展。1161--1168.“},{”key“:”e_1_3_2_2_50_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“Ashutosh Saxena Min Sun and Andrew Y Ng.2008。Make3d:从单个静态图像学习3d场景结构。IEEE模式分析和机器智能交易卷31 5(2008)824-840。Ashutosh Saxena Min Sun和Andrew Y Ng,2008年。Make3d:从单个静态图像学习3d场景结构。IEEE模式分析与机器智能交易卷31 5(2008)824--840。”,“DOI”:“10.1109\/TPAMI.2008.132”},{“key”:“e_1_3_2_2_51_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2016.445“},”{“volume-title”:“自我监督自我运动估计的超越光度损失。在机器人与自动化国际会议上。电气与电子工程师协会。“,”年“:“2019年”,”作者“:”沈天伟“,”键“:”e_1_3_2_2_52_1“},”键”:“e_1_ 3_2_53_1”,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”天伟沈思宇朱天芳Runze Zhang and Long Quan.2016。基于图的结构-形式-运动一致匹配。(2016) 139--155. 天威沈思玉朱天芳张润泽、龙泉。2016.基于图形的结构-运动一致匹配。(2016)139--155.“,”DOI“:”10.1007\/978-3-319-46487-9_9“},{”key“:”e_1_3_2_2_54_1“,”unstructured“:”Karen Simonyan和Andrew Zisserman.2014。用于大规模图像识别的深度卷积网络。arXiv预印本arXiv:1409.1556(2014)。凯伦·西蒙扬和安德鲁·齐瑟曼。2014.用于大规模图像识别的超深卷积网络。arXiv预印本arXiv:1409.1556(2014)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_55_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1080\/01972240903028714”},“key”:“e_1_ 3_2_56_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1063\/1.5120605“}”,{。学习引导卷积网络以完成深度。arXiv预印arXiv:1908.01238(2019)。解堂飞鹏天威冯建力、平潭。2019.学习引导卷积网络以完成深度。arXiv预印arXiv:1908.01238(2019)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_58_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“Alessio Tonioni Matteo Poggi Stefano Mattoccia和Luigi Di Stefano,2019。基于图像深度预测的无监督区域自适应。IEEE模式分析和机器智能汇刊(2019年)。阿莱西奥·托尼奥·马泰奥·波吉·斯特凡诺·马托西娅和路易吉·迪·斯特凡诺。2019.用于图像深度预测的无监督域自适应。IEEE模式分析和机器智能汇刊(2019年)。“,”DOI“:”10.1109\/TPAMI.2019.2940948“},{”volume-title“:”Sfm-net:“从视频学习结构和运动。arXiv预印本arXiv:1704.07804“,”年份“:”2017“,”author“:”Vijayanarasimhan Sudheendra“,”key“:”e_1_3_2_59_1“}6“},{”卷标签“:”使用多个面具进行单眼深度和自我运动的无监督学习。2019年机器人与自动化国际会议(ICRA)。IEEE,4724--4730“,“年份”:“2019年”,“作者”:“王光明”,“key”:“e_1_3_2_2_61_1”},{“密钥”:“e_1_3_2_62_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/ICCV.2017.421“},”{“key“:”e_1_ 3_2_63_1“,”doi-assert-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/CVPR.2019.00826”}、{“键”:“e_1_3_2_2_64_1”,“doi-asserted-by”:“交叉引用”,“非结构化”:“周旺Alan C Bovik Hamid R Sheikh和Eero P Simoncelli。2004年。图像质量评估:从错误可见性到结构相似性。IEEE图像处理交易第13卷第4期(2004年)600-612。周旺Alan C Bovik Hamid R Sheikh和Eero P Simoncelli。2004年。图像质量评估:从错误可见性到结构相似性。IEEE图像处理学报第13 4卷(2004)600-612。”,“DOI”:“10.1109\/TIP.2003.819861”},{“key”:“e_1_3_2_2_65_1”,“unstructured”:“Yiran Wu Sihao Ying and Lianmin Zheng.2018。尺寸到深度:单图像深度估计的新视角。arXiv预印arXiv:1801.04461(2018)。吴思浩英、郑连民。2018.尺寸-深度:单图像深度估计的新视角。arXiv预印arXiv:1801.04461(2018)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_66_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“Nan Yang Lukas Von Stumberg Rui Wang和Daniel Cremers.2020。D3VO:单目视觉里程表的深度深度姿势和深度不确定性。arXiv:《计算机视觉和模式识别》(2020年)。Nan Yang Lukas Von Stumberg Rui Wang和Daniel Cremers。2020年,D3VO:单目视觉里程表的深度深度姿势和深度不确定性。arXiv:《计算机视觉和模式识别》(2020年)。“,”DOI“:”10.1109\/CVPR42600.2020.00136“},{”key“:”e_1_3_2_67_1“,”首页“:”2878“,”article-title“:”单眼视觉里程表的挑战:光度校准“,”volume“:“3”,”author“:”Yang Nan“,”year“:”2018“,”journal-title”:“运动偏差和滚动快门效应。“}”,{“key”:“e_3_2_2_68_1”,”unstructured“:”真亨杨鹏王伟徐良昭和拉马坎·内瓦提亚。2017.无监督几何学习,具有边缘感知深度-正常一致性。arXiv预印本arXiv:1711.03665(2017)。真亨杨鹏王伟徐良昭和拉马坎·内瓦提亚。2017.无监督几何学习,具有边缘感知深度-正常一致性。arXiv预印本arXiv:1711.03665(2017)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_69_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/CVPR.2018.00212”},“key”:“e_1_ 3_2_70_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1007\/BFb0028345“}”,{。使用循环约束消除视觉关系的歧义。(2010) 1426--1433. 克里斯托弗·扎克·曼弗雷德·克洛普希茨(Christopher Zach Manfred Klopschitz)和马克·波利菲斯(Marc Pollefeys)。2010.使用循环约束消除视觉关系的歧义。(2010)1426--1433.“},{”key“:”e_1_3_2_2_72_1“,”unstructured“:”超强赵启宇孙崇祯张阳堂冯谦.2020。基于深度学习的单目深度估计:综述。arXiv预印arXiv:2003.06620(2020)。潮强赵启宇孙崇祯张阳棠冯茜。2020年。基于深度学习的单目深度估计:概述。arXiv预印arXiv:2003.06620(2020)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_73_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/CVPR.2014.196”},“key”:“e_1_a_2_74_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/CVPR.2017.700“}”,{,{“key”:“e_1_3_2_2_76_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1007\/978-3-030-01228-1_3“}],“event”:{“name”:“MM'20:第28届ACM国际多媒体会议”,“赞助商”:[“SIGMM ACM多媒体特别兴趣小组”],“location”:“西雅图WA USA”,“缩写词”:“MM'20”},“container-title”:[《第28届AMC国际多媒体会议论文集》],“原文标题”:[],“链接”:[{“URL”:“https:\/\/dl.acm.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3394171.3413706“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[[2023,1,5]],”date-time“:“2023-01-05T19:50:03Z”,”timestamp“:1672948203000},”score“:1,”resource“:”{“primary”:{“URL”:“https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3394171.3413706“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期部分“:[[2020,10,12]]},“引用计数”:76,“alternative-id”:[“10.1145\/3395171.3413706”,“10.1145\/3394171”],“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.1145 \/339410.13706”,“relation”:{},“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2020,10,12]]},”assertion“:[{”value“:”2020-10-12“,”order“:2,”name“:”published“,”label“:”published“,”group“:{”name“:”publication_history“,”标签“:”publication history“}}]}}