论文收集方法

检索了所有带depth的标题的论文，争取没有遗漏的筛选深度估计相关论文
下面进行分类

单纯有监督深度估计

• uncertainty aware cnns for depth completion: uncertainty from beginning to end
  有监督深度补全，给出了不确定性度量
• generating and exploiting probabilistic monocular depth estimation
  通用的有监督深度估计
• structure-guided ranking loss for single Image depth prediction
  有监督深度估计，提出了更好的loss
• online depth learning against forgetting in monocular videos
  实时深度学习搞定深度估计

多任务有监督深度估计

• normal assisted stereo depth estimation
  有监督学习，联合估计法线和深度提升深度估计精度
• predicting sharp and accurate occlusion boundaries in monocular depth estimation using displacement fields
  有监督单目深度估计，同时预测位移域和深度图，使得边缘更好看
• SDC-depth，semantic divide-and-conquer network for monocular depth estimation
  深度语义联合有监督估计
• D3VO deep depth pose and deep uncertainty for monocular visual odometry
  联合深度估计，位姿估计和不确定性估计的网络
• towards better generalization joint depth pose learning without posenet
  深度位姿联合估计
• the edge of depth explicit constraints between segmentation and depth
  深度语义联合估计

自监督深度估计

• Bi3D Stereo Depth estimation via binary classifications
  提出了Bi3D网络，通过多个二元分类器，实现双目输入下的视差估计，达到实时，从粗到精任意精度的分类效果。属于利用双目的自监督深度估计方法
• 3d packing for self supervised monocular depth estimation
  从视频中的自监督深度恢复方案PackNet，预测深度，预测位姿，然后联合监督。另外提出了一个室外RGBD数据集。
• self supervised monocular trained depth estimation using self attention and discrete disparity volume
  自监督深度估计，利用自注意力机制，离散分类网络视差图估计估计深度，并且能够产生不确定性
• on the uncertainty of self-supervised monocular depth estimation
  自监督深度估计，同时估计不确定度
• novel view synthesis of dynamic scenes with globally coherent depths from a monocular camera
  时序RGB序列的深度估计

比较特殊的深度估计

• focus on defocus: bridging the synthetic to real domain gap for depth estimation
  有监督深度估计，在虚拟数据集上训练，并利用额外的虚焦监督项来做真实的深度估计
• BiFuse monocular 360 depth estimation via Bi-projection fusion
  对全景视频做深度估计
• geometric structure based and Regularized depth estimation from 360° indoor imagery
  全景图像下的深度估计，利用网络预测几何结构，然后利用几何结构进行深度估计，另外提出了一个全景图像的仿真数据集
• domain decluttering : simplifying images to mitigate synthetic real domain shift and improve depth estimation
  域迁移：将仿真数据集的深度估计结果迁移到真实深度估计场景
• accurate estimation of body height from a single depth image via a four-stage developing network
  基于深度图的精确人体高度测量
• depth sensing beyond lidar range
  超长距离的深度估计
• 3D photography using context aware layered depth inpainting
  使用RGBD图像预测被遮挡区域的深度和纹理
• self supervised human depth estimation from monocular videos
  自监督人体深度估计
• joint graph based depth refinement and normal estimation
  深度调精
• channel attention based iterative residual learning for depth map super-resolution
  DSR深度图超分辨率恢复
• from depth what can you see? depth completion via auxiliary image reconstruction
  稀疏深度稠密化，没有RGB输入，这里利用稀疏深度猜一个灰度图出来，然后做稀疏深度稠密化
• RoutedFusion：Learning real-time depth map fusion
  利用深度学习做多个深度图的融合
• cost volume pyramid based depth inference for multi view stereo
  基于RGB的重建系统

3D目标检测

• learning depth guided convolutions for monocular 3D object detection
  提出了D4LCN网络，用于解决基于RGB图像的3D目标检测，传统方法是先估计深度，然后再利用深度图做基于点云的目标检测。本文直接基于RGB和估计的深度图队RGB做3D目标检测。
• handvoxnet: deep voxel based network for 3D hand shape and pose estimation from a single depth map
  使用3D卷积对仅有深度图输入的手势进行姿态识别
• IDA-3D instance depth aware 3D object detection from stereo vision for autonomous driving
  利用双目进行3D目标检测
• A2dele: adaptive and attentive depth distiller for efficient RGBD salient Object Detection
  利用知识蒸馏，进行基于RGBD的目标检测
• 3DV：3D dynamic voxel for action Recognition in depth video
  利用纯深度视频流进行动作识别

其他

• rethinking depthwise separable convolutions: how intra kernel correlations lead to improved mobileNets
  CNN架构改进，提出了一个改进型的逐深度的分离卷积方案，在mobilenet上提升效果很好
• sideways depth-parallel training of video models
  提出了一个针对视频的深度学习网络的并行训练方法
• deep spatial gradient and temporal depth learning for face anti-spoofing
  人脸识别反欺诈