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深度学习单目深度估计研究进展
文献摘要：
单目深度估计是从单幅图像中获取场景深度信息的重要技术,在智能汽车和机器人定位等领域应用广泛,具有重要的研究价值.随着深度学习技术的发展,涌现出许多基于深度学习的单目深度估计研究,单目深度估计性能也取得了很大进展.本文按照单目深度估计模型采用的训练数据的类型,从3个方面综述了近年来基于深度学习的单目深度估计方法:基于单图像训练的模型、基于多图像训练的模型和基于辅助信息优化训练的单目深度估计模型.同时,本文在综述了单目深度估计研究常用数据集和性能指标基础上,对经典的单目深度估计模型进行了性能比较分析.以单幅图像作为训练数据的模型具有网络结构简单的特点,但泛化性能较差.采用多图像训练的深度估计网络有更强的泛化性,但网络的参数量大、网络收敛速度慢、训练耗时长.引入辅助信息的深度估计网络的深度估计精度得到了进一步提升,但辅助信息的引入会造成网络结构复杂、收敛速度慢等问题.单目深度估计研究还存在许多的难题和挑战.利用多图像输入中包含的潜在信息和特定领域的约束信息,来提高单目深度估计的性能,逐渐成为了单目深度估计研究的趋势.
文献关键词：
单目视觉;场景感知;深度学习;3维重建;深度估计
中图分类号：
作者姓名：
罗会兰;周逸风
作者机构：
江西理工大学信息工程学院,赣州 341000
文献出处：
引用格式：
[1]罗会兰;周逸风-.深度学习单目深度估计研究进展)[J].中国图象图形学报,2022(02):390-403
A类：
B类：
学习单,单目深度估计,单幅图像,景深,深度信息,智能汽车,机器人定位,深度学习技术,涌现出,训练数据,估计方法,单图像,图像训练,多图像,辅助信息,信息优化,性能比较,结构简单,泛化性能,参数量,网络收敛速度,速度慢,估计精度,入会,特定领域,约束信息,单目视觉,场景感知
AB值：
0.205934
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