无监督单目深度估计研究综述.pdf

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DOI１０．１１８９６skx．２３０４００１９７

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无监督单目深度估计研究综述

蔡嘉诚１董方敏１孙水发２汤永恒３

三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌

１４４３００２

杭州师范大学信息科学与技术学院杭州

２３１１１２１

三峡大学经济与管理学院湖北宜昌

３４４３００２

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６３５４９０４６２＠．com

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摘要深度估计作为三维重建自动驾驶和视觉等领域中的关键环节一直是计算机视觉领域研究的热点方向其中

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无监督学习的单目深度估计技术由于具有方便部署计算成本低等优点受到了学术界和工业界的广泛关注首先梳理了深度

,、、、

估计的基本知识及研究现状简要介绍了基于参数学习基于非参数学习基于有监督学习基于半监督学习和基于无监督学习

;,、

的深度估计的优势与不足其次全面总结了基于无监督学习的单目深度估计研究进展按照结合可解释性掩膜结合视觉里程

、、,

计结合先验辅助信息结合生成式对抗网络和实时轻量级网络这五大类对无监督学习的单目深度估计进行归纳和总结对典

;,、、、;

型的框架模型进行了介绍和分析然后介绍了基于无监督学习的单目深度估计在医学自动驾驶农业军事等领域的应用最

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后简单介绍了用于无监督深度估计的常用数据集提出了基于无监督学习的单目深度估计未来研究方向并对这个快速发展

领域中的各方向研究进行了展望.

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关键词计算机视觉深度学习无监督学习单目深度估计

中图分类号TP３９１

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