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基于深度学习的单目深度估计研究综述( Deep Learning for Monocular Depth Estimation: A Review )
Y Ming X Meng C Fan H Yu
深度估计是计算机视觉中的经典任务，对于增强现实、目标跟踪、自动驾驶等诸多应用具有重要意义。传统的单目深度估计方法都是基于深度线索进行深度预测的，对深度预测有严格的要求，如聚焦/散焦形状估计方法对场景和图像的景深要求较低。近年来，人们提出了大量的深度学习方法，并在处理传统的不适定问题方面显示出了巨大的潜力。本文综述了基于深度学习的单目深度估计的研究现状。我们从训练方式和任务类型两个方面对2014-2020年发表的论文进行了综述。首先总结了单目深度估计的深度学习模型。其次，我们对基于深度学习的单目深度估计方法进行了分类。第三，介绍了公共数据集和评价指标。并对这几种方法的性能进行了分析和比较。最后，我们强调挑战，以告知未来的研究方向。
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