摘要
在本文中，我们提出了MonoRec，一种半监督的单目密集重建架构，该方案可在动态环境中根据单个移动摄像机预测深度图。MonoRec提出了一种新型的多阶段训练方案，该方案可以不需要LiDAR深度值的半监督损失公式。在KITTI数据集上仔细评估了MonoRec，并表明与多视图和单视图方法相比，它具有最先进的性能。通过在KITTI上训练的模型，我们进一步证明了MonoRec能够很好地推广到牛津RobotCar数据集和手持摄像机记录的更具挑战性的TUM-Mono数据集上
相关工作与主要贡献
多视图立体视觉（MVS）方法基于具有已知姿势的一组图像来估计3D环境的稠密点云。在过去的几年中，基于经典的优化方法已经开发出很多种方案来解决MVS问题。
基于单目的深度预测仅依赖于单个图像，单目深度预测通常在训练期间仍然消耗视频序列或立体图像。它的目的是解决与本文提出的类似的问题，即对包括静态和动态对象的3D场景进行稠密点云重构。
为了结合具有深度的MVS和单目深度预测的优势，我们提出了MonoRec，这是一种新颖的单目密集重建架构，由MaskModule和DepthModule组成。使用成本量对来自多个连续图像的信息进行编码，这些成本量是基于结构相似性指标度量（SSIM）而不是像以前的工作一样基于绝对差之和（SAD）构建的。MaskModule能够识别运动像素并降低成本量中的相应体素。因此，与其他MVS方法相比，MonoRec不受移动物体上的伪影的影响，因此可提供静态和动态物体的准确深度估计。与KITTI数据集上的其他MVS和单目深度预测方法相比，通过提出的多阶段训练方案，MonoRec可以实现最先进的性能。下图显示了该方法生成的密集点云
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