近日,河海大学信息科学与工程学院范新南教授团队在单目深度估计研究中取得重要进展,研究成果以“Recurrent Multiscale Feature Modulation for Geometry Consistent Depth Learning”为题发表在人工智能领域顶级学术期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(IEEETPAMI)上。论文通讯作者为范新南教授和史朋飞副教授,第一作者为周仲凯博士。在人类感知真实世界环境的过程中,人眼视觉系统获取的外部环境信息占据了其他感知系统的主导。人眼作为一种精密的视觉图像获取系统,可以准确的获取周围环境与景物的三维结构与运动信息,从而为人类的感知决策提供精确的判断依据。随着计算机技术和人工智能的迅猛发展,如何让计算机像人类一样自主感知外部环境,并替代人眼实现外部世界的目标识别、跟踪与测量,已经成为当前相关学者研究的重要课题,在此背景下,自监督单目深度估计技术应运而生。该技术通过利用单目相机捕捉的图像信息,借助深度学习算法,从未标注的数据中自动提取深度