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用谷歌co深度学习_综述 | 基于深度学习的单目深度估计技术：全面调研（2014-2020）...

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57页综述，共计195篇参考文献。本文详细盘点了用于深度估计的数据集，并全面介绍了三大类的经典和最新算法：基于有监督，无监督学习和稀疏样本指导的深度估计方法。

Deep Learning based Monocular Depth Prediction: Datasets, Methods and Applications

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作者单位：深圳大学, 诺丁汉大学
论文： https:// arxiv.org/abs/2011.0412 3

注：文末附深度估计交流群

从RGB图像来估计深度可以促进许多计算机视觉任务，例如室内定位，高度估计以及SLAM。近来，由于深度学习技术的飞速发展，单目深度估计已经取得了很大的进步。在准确性和速度方面，它们大大超越了传统的基于机器学习的方法。尽管该主题取得了快速的进展，但仍缺乏全面的调研，所以需要综述，以总结当前的进展并提供未来的方向。

在此调查中，我们首先介绍用于深度估计的数据集：

Ground image benchmarks

  • NYU Depth V2
  • KITTI
  • Make3D

Remote sensing benchmarks

  • ISPRS dataset
  • GRSS dataset

介绍了度量标准：

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然后从三个角度全面介绍这些方法：基于监督学习的方法，基于无监督学习的方法和基于稀疏样本指导的方法。

基于监督学习的方法

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基于无监督学习的方法

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基于稀疏样本指导的方法

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此外，还说明了受益于该进展的下游应用。最后，我们指出了未来的方向并总结了本文。

CVer-深度估计交流群

建了CVer-深度估计交流群！包含单目、立体深度估计等，想要进深度估计学习交流群的同学，可以直接加微信号：CVer5555。加的时候备注一下：深度估计+学校+昵称，即可。然后就可以拉你进群了。

强烈推荐大家关注CVer知乎账号和CVer微信公众号，可以快速了解到最新优质的CV论文。

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