单目深度估计方法综述

发布网友发布时间：2024-06-01 15:01

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热心网友时间：2024-06-04 19:07

在视觉世界中，深度估计犹如一扇通往三维空间的神秘之窗，它揭示了每个像素点与镜头的距离，形成一幅精细的深度图。当前的研究领域主要聚焦于传统手段与深度学习的交融。传统方法，如线性透视原理与聚焦散焦策略，以及机器学习的分野，既包括参数丰富的学习策略，也有非参数模型的探索。其中，深度学习更是引领了革命性的变革，以监督学习的代表Deep CNN为例，它通过大量的标注数据，逐步提升深度预测的精度。

然而，无监督学习在单目深度估计领域的热度日益攀升，它凭借立体图像对的几何关系(19)和视图一致性(20)进行深度预测，打破了对真实深度标签的依赖。Chen等人推出的"Depth in the Wild"数据集，更是开创性地捕捉到了相对深度关系，使得深度估计不再局限于实验室环境，而是走向了更广阔的应用场景。这种方法的一大优势在于，它仅依赖多帧图像，无需繁琐的标注，既降低了数据获取成本，又保证了预测的高精度，成为当前研究的热门趋势。

具体来说，[19]中的Unsupervised CNN for single view depth estimation展示了如何通过几何约束来提升深度预测的准确性，而[20]的Unsupervised monocular depth estimation with left-right consistency则阐述了如何利用左右视图的一致性来强化深度估计的稳定性。这些前沿技术的涌现，无疑为单目深度估计开辟了新的可能，预示着深度感知能力的不断提升和广泛应用的未来。

左右视图一致性在无监督深度估计中扮演了至关重要的角色，它不仅增强了深度预测的鲁棒性，也为实际场景中的深度估计提供了强有力的理论支持。