典型文献
基于深度学习的单目深度估计方法综述
文献摘要：
深度估计是一种从单张或者多张图像预测场景深度信息的技术,是计算机视觉领域非常热门的研究方向,在三维重建、场景理解、环境感知等任务中起到了关键作用.当前深度估计技术可以分为多目深度估计和单目深度估计.因为单目摄像头具有成本低、设备较普及、图像获取方便等优点,与多目深度估计技术相比,从单目图像估计深度信息是当前更为热门和更具挑战的技术.近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的单目深度估计方法被广泛研究.本文对基于深度估计的单目深度估计方法进行综述,首先给出单目深度估计问题的定义、介绍常用于训练的数据集与模型评价指标,然后根据不同的训练方式对国内外相关技术进行分析总结,将现有方法分为基于监督学习、无监督学习和半监督学习三大类,对每种类型方法的产生思路、优缺点进行详细分析,最后梳理、总结该技术的发展趋势与关键技术.
文献关键词：
单目深度估计;深度学习;计算机视觉;场景理解
中图分类号：
作者姓名：
江俊君;李震宇;刘贤明
作者机构：
哈尔滨工业大学计算学部 哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]江俊君;李震宇;刘贤明-.基于深度学习的单目深度估计方法综述)[J].计算机学报,2022(06):1276-1307
A类：
B类：
单目深度估计,估计方法,方法综述,单张,多张,景深,深度信息,计算机视觉,三维重建,场景理解,环境感知,单目摄像头,单目图像,模型评价指标,训练方式,无监督学习,半监督学习,类型方法
AB值：
0.214621
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
