多线索非参数化融合的单目视频深度估计

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单目深度估计比较好的算法

单目深度估计比较好的算法
单目深度估计是一种重要的计算机视觉任务，比较好的算法有：
- PatchFusion：是一种基于图块的框架，通过高层将全局一致的粗略预测与更精细、不一致的图块预测融合到一起，从而提高深度估计的准确性。

- MonoIndoor：是OPPO提出的一种新颖的单目自监督深度估计模型，通过深度因子化模块和残差姿态估计模块，提高了室内环境中自监督单目深度估计的性能。

- 重建算法：该算法能够重建单目视频中所有像素密集、几何一致性的深度图，比以往的单目深度估计方法具有更高的精度和更稳定的结果。

这些算法都具有较高的准确性和稳定性，但在实际应用中，还需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的算法。

计算机视觉中的单目深度估计技术研究

计算机视觉中的单目深度估计技术研究随着计算机视觉领域的不断发展和进步，单目深度估计技术也越来越成熟，正在成为计算机视觉领域中的一个重要的研究方向。

单目深度估计是指利用单目视觉信息，估计场景中物体的深度信息。

本文将对单目深度估计技术进行详细的介绍和分析。

一、单目深度估计的背景和意义对于计算机视觉来说，物体的三维信息对于场景理解和后续任务的执行是非常重要的。

例如，对于自动驾驶来说，深度信息可以帮助车辆控制系统感知到前方的交通信号和路标等信息，从而更加精准地进行驾驶决策。

而对于机器人来说，深度信息则可以帮助机器人掌握周围环境的结构信息，从而更加高效地执行特定的任务。

在过去，人们通常使用双目或者多目摄像头来进行深度估计。

但是，这种方案需要使用多个摄像头，需要专门的硬件设备，造成了成本和复杂度的增加。

而单目深度估计则可以单独利用一个摄像头来进行，更加方便和实用。

二、单目深度估计的方法（一）传统方法传统的单目深度估计方法通常基于基础矩阵或者本质矩阵来进行，利用摄像头在不同位置所拍摄的图像来计算物体的深度信息。

该方法通常使用多个图像来进行计算，也就意味着计算成本较高。

而且需要对相机参数进行精确的标定，才可以保证计算出的结果准确可靠。

（二）深度学习方法随着深度学习技术的不断发展和进步，深度学习方法在单目深度估计中也开始得到广泛的应用。

深度学习方法可以将大量的图片数据输入到模型中进行训练，可以学习到更丰富和准确的特征信息，从而得到更加精准的深度估计结果。

其中，常用的深度学习方法包括：1. 单幅图像深度估计（Single Image Depth Estimation，SIREN）SIREN是一种基于深度学习的单幅图像深度估计方法。

该方法通过使用卷积神经网络（CNN）来学习输入图像的特征信息，并利用回归模型来估计物体的深度信息。

该方法通常使用图像自编码器来进行训练，可以避免过拟合的问题，得到更加准确和鲁棒的结果。

2. 基于立体匹配的深度估计方法基于立体匹配的深度估计方法是一种用于立体图像的深度估计算法。

leia的单目深度估计算法

leia的单目深度估计算法
Leia是一个单目深度估计算法，旨在从单个图像中推断场景中物体的深度信息。

该算法通过利用卷积神经网络（CNN）和
传统计算机视觉技术实现深度估计。

Leia算法的主要步骤包括：
1. 数据准备：收集并标注带有深度信息的图像数据集作为训练集。

2. 网络设计：设计一个CNN网络结构，该网络接受单目图像
作为输入，并输出每个像素的深度估计值。

3. 训练：使用训练集对CNN网络进行训练，通过最小化深度
估计值与真实深度的误差来优化网络参数。

4. 测试：使用测试集对训练好的网络进行评估，并计算深度估计的准确性。

5. 后处理：对深度估计结果进行后处理，如去噪、光照校正等，以提高估计结果的质量。

6. 应用：将深度估计结果应用于相关的计算机视觉任务，如虚拟增强现实、自动驾驶等。

Leia算法的优势在于可以实现从单个图像中估计深度，而不需要额外的传感器或摄像头。

这对于一些实际应用中有限的资源和环境要求非常有益。

然而，由于单目深度估计问题本身的挑战性，Leia算法的深度估计精度可能受到一定的限制。

为了进一步提高性能，该算法可以与其他技术如立体视觉、光流估计等进行结合。

单目摄像机场景深度估计及数字识别算法研究

单目摄像机场景深度估计及数字识别算法研究摘要：场景深度估计是计算机视觉领域中一个关键的问题，它可以被广泛地应用于许多应用领域，如自动驾驶、虚拟现实、增强现实等。

本文针对单目摄像机的场景深度估计问题进行了研究，主要探讨了数字识别算法对场景深度估计的影响，并提出了一种基于深度学习的场景深度估计算法。

实验结果表明，本文提出的算法能够有效地估计场景深度，并且在数字识别任务中具有良好的性能。

关键词：单目摄像机；场景深度估计；数字识别；深度学习一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，场景深度估计成为了一个重要的研究方向。

场景深度估计可以被广泛地应用于许多应用领域，例如自动驾驶、虚拟现实、增强现实等。

场景深度估计的任务是从单幅图像中推测出场景中各个物体的深度信息，因此，它是计算机视觉领域中的一个关键问题。

单目摄像机是一种常见的图像获取设备，由于其体积小、安装方便等优点，广泛应用于各种领域。

然而，由于单目摄像机只能提供一个视角，因此它的场景深度信息是不完整的。

如何从单幅图像中准确地估计场景深度成为了一个重要的研究问题。

数字识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，它是许多应用领域的基础。

数字识别的任务是从图像中自动识别出数字，因此，它和场景深度估计有很大的不同。

然而，数字识别算法也可以被用于场景深度估计中，因为数字识别算法可以有效地识别出图像中的物体。

本文将探讨数字识别算法对场景深度估计的影响，并提出一种基于深度学习的场景深度估计算法，该算法利用数字识别算法对图像中物体的识别结果，进一步提高了场景深度估计的精度。

二、算法研究现状场景深度估计是计算机视觉领域中的一个重要问题，吸引了许多学者的研究。

早期的研究工作主要集中在利用立体图像进行深度估计，其中一些方法使用了两个或多个摄像机拍摄同一场景，然后通过计算两个图像之间的视差来估计深度。

这种方法需要使用多个摄像机进行图像采集，并且需要对图像进行复杂的配准和校正，因此存在许多限制。

基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法研究

基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法研究深度学习技术的快速发展为计算机视觉领域带来了革命性的变革。

在过去的几年里，深度学习在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了令人瞩目的成果。

然而，由于视频数据在时间和空间上的连续性，对视频进行准确的目标检测和跟踪依然是一个具有挑战性的问题。

本文将从深度学习的角度探讨视频目标检测与跟踪算法的研究进展。

一、视频目标检测算法视频目标检测算法旨在从视频序列中准确地找出并检测出关键的目标物体。

当前主流的视频目标检测算法主要有两种思路：单帧目标检测与时域信息融合和多目标追踪。

1. 单帧目标检测与时域信息融合单帧目标检测算法是基于图像目标检测算法的延伸，其主要思想是对每一帧图像进行目标检测，然后通过时域信息融合提高目标检测的准确性。

这种算法通常采用卷积神经网络（CNN）进行目标检测，如R-CNN、Faster R-CNN和YOLO等。

然而，由于视频数据的时间连续性，这些方法往往会忽略目标在时间上的一致性，造成检测结果的不准确。

为了解决这个问题，研究者们提出了一系列的时域信息融合方法，例如帧间插值、光流估计和长短时记忆网络（LSTM）。

这些方法可以从时间维度上对视频数据进行建模，从而提高目标检测的准确性。

此外，还有一些基于光流的方法，通过利用目标的运动信息提高目标检测的性能。

这些方法在许多基准数据集上取得了很好的效果，但是它们的计算复杂度较高，对硬件设备的要求也较高。

2. 多目标追踪多目标追踪算法旨在持续跟踪视频序列中的多个目标，并保持目标的标识信息不变。

当前主流的多目标追踪算法主要有两种思路：基于检测与跟踪的方法和基于在线学习与在线推断的方法。

基于检测与跟踪的方法将目标检测和目标跟踪视为两个独立的任务，首先通过目标检测算法找出视频序列中的目标，然后通过目标跟踪算法对目标进行跟踪。

这种方法的优点是可以利用目标检测算法的准确性，但是由于两个任务的相互独立性，容易导致检测错误和跟踪失败。

基于视频序列的无监督单目深度估计算法研究

基于视频序列的无监督单目深度估计算法研究摘要：无监督单目深度估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向。

本文通过分析视频序列中的运动信息，提出了一种基于视频序列的无监督单目深度估计算法。

通过利用光流和视差信息，该算法能够从单个摄像头的连续帧中估计出场景中物体的深度信息。

实验结果表明，该算法在无监督深度估计任务上表现出较好的性能。

1. 引言随着计算机视觉技术的不断发展，无监督单目深度估计成为了一个热门的研究方向。

传统的深度估计方法需要大量的标注数据，而无监督方法则能够从未标注的图像或视频中学习到深度信息，具有很大的应用潜力。

2. 相关工作目前已经有一些无监督单目深度估计的方法被提出，例如利用自我运动信息，通过光流和视差信息来估计深度。

然而，这些方法在处理复杂场景时存在一些问题，例如对运动模糊和遮挡的敏感性等。

3. 算法设计本文提出的算法通过分析视频序列中的运动信息来估计深度。

首先，利用光流法计算出图像中的运动向量。

然后，根据运动向量的大小和方向，估计物体的运动速度和方向。

接着，通过计算连续帧之间的视差信息，推断出物体的距离。

最后，根据物体的距离和相机的内参，计算出物体的深度。

4. 实验结果为了评估本文提出的算法，我们使用了一个公开的数据集进行实验。

实验结果表明，该算法在无监督深度估计任务上比传统方法具有更高的准确性和稳定性。

5. 结论本文提出了一种基于视频序列的无监督单目深度估计算法。

通过利用光流和视差信息，该算法能够从单个摄像头的连续帧中估计出场景中物体的深度信息。

实验结果表明，该算法在无监督深度估计任务上表现出较好的性能。

未来的研究可以进一步改进算法，提高其在复杂场景中的鲁棒性和准确性。

单目深度估计综述

单目深度估计综述近年来，深度估计技术在计算机视觉研究中得到了广泛的应用。

深度估计技术是一种方法，可以根据图像或视频帧中的像素，估算出目标物体的距离或深度信息。

它可以帮助我们进行物体检测和分类、目标跟踪等计算机视觉应用任务。

目前，单目深度估计作为一种很有前途的技术，已经得到了越来越多人的关注，其优势在于可以节省设备成本和功耗，同时也可以满足可用性和实时要求。

单目深度估计可以遵循以下一般步骤：（1）计算出图像或视频帧中的每个像素的深度，（2）根据特定的算法，使用深度信息进行物体检测、分割和分类。

单目深度估计对于计算光流、光强变换等技术也有重要意义，可以用来现场重建和实时分析深度信息。

随着机器学习、深度学习以及大数据计算技术的发展，在单目深度估计方面也有许多研究进展。

这些技术的核心思想是利用机器学习的模型来学习深度估计方法，从而精确估算出图像中目标物体的深度值。

其中，基于深度学习的方法具有较高的准确度，而且需要较少的数据来训练模型，因此目前深受欢迎。

在单目深度估计方面，深度学习技术通常可以分为基于极线匹配方法、基于光流法和基于深度神经网络三大类。

基于极线匹配方法通常使用传统的机器学习技术，如SIFT（Scale Invariant Feature Transform）或SURF（Speeded-Up Robust Feature），以及图像处理技术，如角点检测，来估计图像中目标物体的深度值。

基于光流法则利用光流来模拟物体的运动，以估计目标物体的深度。

基于深度神经网络的技术则使用深度神经网络来模拟深度估计问题，以实现更准确的深度值估计效果。

然而，单目深度估计仍然是一项具有挑战的技术，存在许多技术问题和挑战，如信息丢失、模型噪声以及系统参数等等。

针对这些问题，可以通过提高训练集的大小、应用正则化技术、改进训练算法以及提高模型复杂度等方法来解决。

最后，单目深度估计仍然是一个正在发展的领域，现有的技术仍然存在许多的问题，但仍然具有很大的潜力。

自监督单目深度估计原理

自监督单目深度估计原理
自监督单目深度估计是指利用单个摄像头拍摄的图像来估计场景的深度信息，而无需使用其他传感器或者深度相机。

这种方法的原理是利用图像中的视觉线索和几何约束来推断场景的深度。

自监督深度估计的原理主要基于以下几个方面：
1. 视差，通过分析图像中不同位置的像素之间的视差，可以推断出物体距离摄像头的远近。

视差越大的像素对应着距离摄像头更近的物体，而视差较小的像素对应着距离更远的物体。

2. 运动信息，利用图像序列中相邻帧之间的物体运动信息，可以推断出物体的深度。

通过分析物体在图像中的位移和变形，可以估计出物体的相对深度关系。

3. 单目几何约束，利用单目相机成像的几何特性，如透视投影和相机运动模型，可以推断出物体的深度信息。

通过分析图像中的线条、纹理和形状等特征，可以推断出物体的相对位置和距离。

4. 深度学习方法，近年来，深度学习技术在自监督深度估计中
得到了广泛应用。

通过使用深度神经网络来学习图像特征和深度信息之间的映射关系，可以实现更精确的深度估计。

综上所述，自监督单目深度估计的原理涉及视差分析、运动信息推断、单目几何约束和深度学习方法等多个方面。

通过综合利用这些信息，可以实现从单个图像中推断出场景的深度信息。

这种方法在无需使用额外传感器的情况下，能够实现对场景深度的有效估计，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、增强现实等领域。

单目深度估计原理

单目深度估计是指通过一张单一的图像来估计场景中物体的距离信息。

这个过程模拟了人类视觉系统在观察世界时如何通过视觉线索来感知深度。

以下是单目深度估计的一般原理：1.视差：单目深度估计的核心概念是视差（Disparity）。

视差是指在左右两个图像之间
对应点的像素差异，也可以理解为同一物体在两个视角下的偏移量。

视差越大，物体离相机越近；视差越小，物体离相机越远。

2.特征提取：首先，从单张输入图像中提取特征。

这些特征可以是角点、边缘、纹理等
图像上的显著点，用于寻找对应关系。

3.匹配：接下来，通过在图像中寻找匹配点来确定视差。

对于每个特征点，在图像中搜
索其在另一图像中的对应点。

当找到对应的特征点时，可以计算它们之间的像素偏移量，即视差。

4.深度估计：通过视差，可以根据视差-距离关系估计物体的深度。

这个关系可以通过摄
像机参数和场景信息进行计算。

一般来说，具有更大视差的点对应着更近的物体，具有更小视差的点对应着更远的物体。

5.深度图生成：将深度估计应用到整个图像上，生成深度图，其中每个像素表示对应点
的深度值。

6.深度估计网络：近年来，深度学习技术在单目深度估计领域取得了很大进展。

利用卷
积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以直接从单张图像中学习深度信息，而不需要传统的匹配和计算步骤。

单目深度估计是一项复杂的任务，可以通过传统的计算方法或深度学习技术来实现。

无论哪种方法，它们都试图从单一图像中获取物体的三维空间位置信息，有助于理解场景并支持各种计算机视觉应用。

抗遮挡的单目深度估计算法

2021572近年来，随着深度学习技术的迅速发展，产生了越来越多的智能化技术。

例如与深度估计有着密切联系的图像编辑、VR（Virtual Reality）、AR（Augmented Reality）、3D场景解析和自动驾驶技术等。

在深度学习技术问世之前，利用普通相机只能捕获场景的二维平面信息，无法获取到场景中的深度值。

虽然通过使用多个摄像头以及激光和雷达设备，能够获取到深度信息，但激光和雷达不能完美地与相机对准，会导致测量的深度值产生误差。

因此，有学者开始采用深度学习技术替代传统的激光雷达，在获取深度信息的同时节约了成本。

使用深度学习技术进行单目深度估计可分为监督型和自监督型。

在监督型单目深度估计中，较为经典的是Eigen和Fergus[1]设计的一个包含粗糙网络和细化网络的系统。

该系统中的粗糙网络用于对图像做全局预测，细化网络用于对全局预测的结果进行局部优化，整个网络采用了较早的AlexNet架构。

2015年，Eigen和抗遮挡的单目深度估计算法马成齐1，李学华1，张兰杰1，向维1，21.北京信息科技大学信息与通信工程学院，北京1001012.詹姆斯库克大学工程学院，昆士兰凯恩斯4878摘要：目前利用自监督单目深度估计方法对城市街道进行深度估计时，由于物体间存在遮挡和运动，导致估计的深度图结果模糊以及出现边界伪影。

针对上述问题，通过对损失函数进行设计，提出了一种抗遮挡的单目深度估计方法。

该方法采用最小化光度重投影函数，对目标图像前后帧中选择最小误差进行匹配，忽略掉损失较高的被遮挡像素，同时采用自动掩蔽损失来处理物体运动造成的边界伪影。

在KITTI数据集上的对比实验结果表明，所提方法估计的深度图结果更加清晰，并能有效减少深度图中的边界伪影。

关键词：自监督；单目深度估计；边界伪影；最小化光度重投影函数；自动掩蔽损失文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0346Anti-oclusion Monocular Depth Estimation AlgorithmMA Chengqi1,LI Xuehua1,ZHANG Lanjie1,XIANG Wei1，21.School of Information and Communication Engineering,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100101,China2.College of Science and Engineering,James Cook University,Cairns,Queensland4878,Commonwealth of AustraliaAbstract：Due to the occlusion and motion between objects,the estimated depth maps will be blurred and appeared boundary artifacts using current self-supervised monocular depth estimation methods.To address the above problems,an anti-occlusion monocular depth estimation algorithm is proposed by designing the loss function.The proposed algorithm, ignoring the occluded pixels with higher loss,uses the minimized photometric re-projection function to match the mini-mum error between two adjacent frames of the target image.Moreover,the automatic masking loss is used to process the boundary artifacts caused by object movement.Finally,the comparison of experimental results on the KITTI dataset shows that the depth maps estimated by the proposed algorithm are clearer,and the boundary artifacts in these depth maps are also reduced.Key words：self-supervised;monocular depth estimation;boundary artifacts;minimization of photometric reprojection; automatic masking loss基金项目：北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金（重点研究专题）（L182039）；北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金（前沿项目）（L182032）；北京市自然科学基金（市教委联合资助）（KZ201911232046）。

单目深度估计文献翻译unsupervised monocular depth estimation with left-right consistency

左右（视差）一致的非监督式单目深度估计摘要以学习为基础的方法已经在对单张图片的深度估计上取得了可观的结果。

大多数现有的方法是将深度预测作为监督式的回归问题来处理，然而这种方式需要大量相应的真实深度数据用于训练。

然而，单单从复杂环境中获取高质量的深度数据就已经很有难度了。

我们将在本文中对已有方式进行创新，不再对深度数据进行训练，而是训练更容易获得的双目立体连续镜头。

我们提出了一种新颖的训练目标，即使在缺少真实深度数据的情况下，仍然能够使用卷积神经网络来完成单张图片的深度估计。

利用极线几何限制，我们通过训练有图像重构损失函数的网络生成了视差图像。

我们曾发现单独进行图像重构会导致深度图像质量很差。

为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的训练损失函数，可以使左右图像产生的视差趋于一致，以此来提高当前方式的表现和健壮度。

我们的方法在KITTI 驾驶数据集上展示出艺术般的单目深度估计效果，甚至优于基于真实深度数据的监督式学习的效果。

1.简介在计算机视觉领域，对图片进行深度估计已经有了很久的历史。

目前的成熟方式依赖于连续动作、X 射线下的形状、双目和多视角立体模型。

然而，多数的上述技术是基于可获取相关场景的观测数据的假设。

其中，数据可能是多角度的，或者观测是在不同的光线环境下进行的。

为了突破这个限制，近期涌现出大量在监督式学习下对单目深度识别的讨论。

这些方法试图直接在线下通过大量真实深度数据训练的模型来对图像中的每一个像素进行深度估计。

这些方法虽然已经取得巨大的成功，但是是建立在可获取大量图像数据集和相应的像素深度的情况下的。

在单张图像里获取不受外表干扰的场景形状是机器感知的基础问题。

很多此类的应用，比如在计算机图形学中合成对象的插入、在计算机摄影学中对深度的合成、机器人抓握，会使用深度为线索进行人体姿态估计、机器人辅助手术和电影业中2D向3D的自动转换。

从一个或多个摄像机获取准确的深度数据对于自动驾驶来说是极其重要的，通常使用的设备是昂贵的激光摄像机。

单目深度估计技术进展综述

单目深度估计技术进展综述一、概述单目深度估计技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，其目标是通过从单张图像中估计场景中每个像素点的深度信息。

深度估计技术在自动驾驶、虚拟现实、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。

本文将全面、详细、完整地探讨单目深度估计技术的进展。

二、基于传统计算机视觉方法的单目深度估计技术2.1 结构光法2.2 缺陷光流法2.3 聚焦法三、深度学习在单目深度估计中的应用3.1 卷积神经网络的应用1.使用卷积神经网络进行深度估计的基本原理2.基于卷积神经网络的深度估计方法综述3.2 递归神经网络的应用1.递归神经网络在单目深度估计中的优势2.基于递归神经网络的深度估计方法研究进展3.3 生成对抗网络的应用1.生成对抗网络在单目深度估计中的作用2.基于生成对抗网络的深度估计方法发展现状3.4 多尺度深度估计方法1.多尺度深度估计的原理与优势2.多尺度深度估计方法的研究进展四、单目深度估计技术的评价指标与数据集4.1 评价指标1.视差与深度之间的关系2.常用的深度估计评价指标4.2 数据集1.NYU Depth V2数据集2.KITTI Vision Benchmark Suite数据集3.Make3D数据集五、应用与展望5.1 自动驾驶领域中的应用5.2 虚拟现实领域中的应用5.3 机器人导航领域中的应用5.4 单目深度估计技术的未来发展趋势六、总结本文从传统计算机视觉方法到深度学习方法，全面分析了单目深度估计技术的进展和应用。

通过评价指标与数据集的介绍，读者可以更好地了解该领域的研究情况。

最后，我们对单目深度估计技术的未来进行了展望，并指出了该领域需要解决的挑战和发展方向。

参考文献1.Mayer, N., Ilg, E., Hausser, P., Fischer, P., Cremers, D.,Dosovitskiy, A., & Brox, T. (2016). A Large Dataset to TrainConvolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation. In Proceedings of the IEEE Conference on ComputerVision and Pattern Recognition.2.Eigen, D., Puhrsch, C., & Fergus, R. (2014). Depth Map Predictionfrom a Single Image using a Multi-Scale Deep Network. In Advances in Neural Information Processing Systems.3.Eigen, D., Fergus, R., & others. (2015). Predicting Depth, SurfaceNormals and Semantic Labels with a Common Multi-ScaleConvolutional Architecture. In Proceedings of the IEEEInternational Conference on Computer Vision.4.Fu, H., Gong, M., Wang, C., Batmanghelich, K., & Tao, D. (2018).Deep ordinal regression network for monocular depth estimation. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.5.Khosroshahi, P., & Kalantar-Zadeh, K. (2019). Generativeadversarial networks for depth map estimation from singlemonocular images. IEEE Transactions on Image Processing.。

单目深度估计比较好的算法 -回复

单目深度估计比较好的算法-回复什么是单目深度估计？在计算机视觉中，单目深度估计是指利用只有一个摄像机的图像来推测图像中物体的距离和深度信息的技术。

通常情况下，深度估计需要至少两个视点或者使用其他传感器的辅助信息。

然而，单目深度估计任务完全依靠单个图像的特征和几何信息来进行深度估计，因此具有更广泛的应用前景和挑战。

单目深度估计算法的意义和作用单目深度估计是计算机视觉中的一项重要任务，因为它可以为很多应用提供基础和关键信息，如增强现实、虚拟现实、自动驾驶、机器人导航和三维重建等。

通过估计场景中的深度信息，我们可以更好地理解环境并进行智能决策。

因此，开发出准确而高效的单目深度估计算法对于实现这些应用至关重要。

当前主流的单目深度估计方法目前，有许多不同的方法和技术用于单目深度估计。

下面将介绍一些当前主流的单目深度估计算法：1. 基于传统机器学习的方法：这类方法利用图像中的低级特征（如边缘、纹理等）和高级特征（如角点、线段等）来预测深度。

它们通常使用支持向量机(SVM)、随机森林等分类器进行深度预测。

然而，这些方法在复杂场景中常常存在准确性和鲁棒性方面的挑战。

2. 基于深度学习的方法：随着深度学习的发展，越来越多的研究者开始探索使用卷积神经网络(CNN)进行单目深度估计。

这些方法通过端到端的训练，可以直接从图像中学习深度信息。

具有代表性的方法包括宽度不变网络(WideResNet)、深度回归网络(Depth Regression Network)等。

这些方法通常具有较高的准确性和鲁棒性，但需要大量的标注数据和计算资源。

3. 基于结构光的方法：结构光是一种将光线投射到场景中以获取深度信息的技术。

这种方法通常通过投射不同的光斑或纹理来估计场景的三维几何信息。

然后，通过计算图像中光斑或纹理的畸变，可以推断出深度信息。

这种方法在有限的场景中可以获得较高的深度估计精度，但对硬件设备要求较高。

总结单目深度估计是计算机视觉中的一项重要任务，具有广泛的应用前景。

单目深度估计技术进展综述

单目深度估计技术进展综述单目深度估计技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目的是通过一张单目图像来推断出场景中物体的深度信息。

该技术在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域都有广泛的应用前景。

近年来，随着深度学习技术的发展，单目深度估计技术也取得了长足进步。

下面将从数据集、方法和应用三个方面对其进展进行综述。

一、数据集数据集是评价单目深度估计算法效果的重要标准之一。

近年来，随着数据集规模和质量的提高，单目深度估计算法也得到了大幅提升。

1. NYU Depth v2NYU Depth v2是一个常用的室内场景深度数据集。

该数据集包含464个场景，每个场景包含RGB图像和真实深度图像。

该数据集对于室内场景中物体大小和形状变化较大的情况下具有很好的鲁棒性。

2. KITTIKITTI是一个常用的自动驾驶场景深度数据集。

该数据集包含22个不同城市道路上行驶的真实车辆采集的RGB图像和激光雷达点云数据。

该数据集对于自动驾驶场景中物体远近变化较大的情况下具有很好的鲁棒性。

3. Make3DMake3D是一个常用的室外场景深度数据集。

该数据集包含400张室外场景中的RGB图像和真实深度图像。

该数据集对于室外场景中物体大小和形状变化较大的情况下具有很好的鲁棒性。

二、方法单目深度估计算法主要分为传统方法和深度学习方法两种。

1. 传统方法传统方法主要基于几何学原理，通过从单目图像中提取出一些几何特征（如角点、直线等）来进行深度估计。

其中，最为代表性的算法是结合了角点检测和立体匹配技术的SGBM（Semi-Global Matching）算法。

但是，这些传统方法在复杂场景下准确率较低，难以满足实际应用需求。

2. 深度学习方法深度学习方法主要基于卷积神经网络（CNN），通过从大规模数据集中学习到图像与深度之间的映射关系来进行深度估计。

其中，最为代表性的算法是基于Encoder-Decoder结构的网络，如FCRN（Fully Convolutional Residual Network）、DORN（Deep Ordinal Regression Network）等。

任意视点视频深度估计及编码技术研究

任意视点视频深度估计及编码技术研究任意视点视频深度估计及编码技术研究随着虚拟现实（VR）技术的快速发展，任意视点视频的需求越来越大。

然而，任意视点视频的传输和存储能力仍然是一个挑战。

为了提高任意视点视频的压缩效率，视点视频深度估计及编码技术（depth estimation and coding）成为了当前研究的热点之一。

任意视点视频的深度估计是实现视点视频编码的重要前提。

深度估计是指根据单帧或多帧的视频内容，推导出每个像素点的空间深度信息。

传统的深度估计方法主要基于图像边缘和纹理信息，但这些方法在复杂场景下的精度和效果都有限。

因此，需要新的深度估计算法来提高准确度和稳定性。

近年来，基于深度学习的深度估计方法取得了显著的进展。

深度学习能够自动学习图像中的特征表示，从而提高深度估计的准确度。

其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习方法之一。

通过对大量标注好的训练数据进行训练，CNN可以学习到复杂的非线性特征，从而实现更精确的深度估计。

除了深度估计技术外，编码技术也是任意视点视频压缩的关键。

当前最常用的视频编码标准是H.264和H.265。

然而，这些编码标准的压缩效率在任意视点视频上并不理想。

为了改进压缩效率，研究人员提出了各种新的编码技术。

一种常见的编码技术是基于部分图像的编码。

这种方法通过选择性地编码视点视频中的一部分图像，以减少传输和存储的数据量。

另一种技术是基于视点的编码，即根据视点的位置和运动来决定编码的方式。

这种技术可以根据视点的变化来动态地调整编码参数，从而提高压缩效率。

除了深度估计和编码技术，任意视点视频的呈现也是一个重要的研究方向。

为了提供沉浸式的视觉体验，研究人员开发了各种任意视点视频呈现方法。

其中，基于全景图像的呈现方法通过将多个视点视频融合到一个全景图像中，并通过用户的操作来选择感兴趣的视角。

另一种方法是基于光线投影的呈现，通过将光线从不同的视角投射到观察者的眼睛上，实现任意视点视频的观看。

基于场景模态深度理解网络的单目图像深度理解

第47卷第2期Vol.47No.2计算机工程Computer Engineering2021年2月February2021基于场景模态深度理解网络的单目图像深度理解陈扬，李大威（东华大学信息科学与技术学院，上海201620）摘要：基于深度卷积神经网络的图像处理方法得到的单目深度图像质量远高于传统图像处理方法，但该方法对无用特征的训练易产生误差积累，且基于回归求解的连续深度距离预测精度较低，导致图像深度信息提取不精确、目标边缘模糊与图像细节缺失。

提出一种应用于单目彩色图像的场景模态深度理解网络。

建立以堆叠沙漏为主框架的网络模型，通过反复进行自下而上和自上而下的特征提取过程融合低层次纹理与高级语义特征，在每层网络训练中结合离散的深度标签和真实深度图像降低深度理解难度，插入误差修正子模块和极大似然译码优化子模块以准确提取深度特征。

实验结果表明，该网络获取的深度信息更准确，其在NYUv2数据集上绝对相关误差较ACAN网络降低0.72%，在KITTI数据集上均方相关误差较GASDA网络降低41.28%，与DORN等深度网络相比，其预测的深度图像包含更多细节信息且目标轮廓更清晰。

关键词：单目深度理解；场景模态标签；有序回归；误差修正；极大似然译码开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中文引用格式：陈扬，李大威.基于场景模态深度理解网络的单目图像深度理解［J］.计算机工程，2021，47（2）：268-278.英文引用格式：CHEN Yang，LI Dawei.Monocular image depth understanding based on scene modality depth understanding network［J］.Computer Engineering，2021，47（2）：268-278.Monocular Image Depth UnderstandingBased on Scene Modality Depth Understanding NetworkCHEN Yang，LI Dawei（College of Information Sciences and Technology，Donghua University，Shanghai201620，China）【Abstract】The monocular depth image quality obtained by the image processing method based on Depth Convolution Neural Network（DCNN）is much higher than that of traditional image processing methods.However，this method is prone to error accumulation in the training of useless features，and the accuracy of continuous depth distance prediction based on regression solution is low，which leads to inaccurate image depth information extraction，blurred target edge and lack of image details. This paper proposes a Scene Modality Depth Understanding Network（SMDUN）for monocular color images.A network model based on stacked hourglass is established.Through repeated bottom-up and top-down processes，low-level texture and high-level semantic features are fused.In each layer of network training，discrete depth tags and real depth images are combined to reduce the difficulty of depth understanding.Error correction sub module and maximum likelihood decoding optimization sub module are inserted to accurately extract depth features.Experimental results show that the network can obtain more accurate depth information，the Absolute Relative Error（AbsRel）of NYUv2dataset is0.72%lower than that of ACAN network，and the Mean Squared Relative Error（MSqRel）of KITTI dataset is41.28%lower than that of GASDA pared with DORN and other depth networks，the predicted depth image contains more detail information and the target contour is clearer.【Key words】monocular depth understanding；scene modality labeling；ordinal regression；error correction；maximum likelihood decodingDOI：10.19678/j.issn.1000-3428.00595540概述随着信息技术的发展，视频场景深度（距离）信息的重要性日益显现。

深度估计技术

深度估计技术1. 引言深度估计技术是指通过计算机视觉和深度学习算法来估计场景中物体的距离或深度信息。

这项技术在自动驾驶、增强现实、机器人导航等领域有着广泛的应用。

随着深度学习的发展，深度估计技术取得了显著的进展，能够从单个或多个图像中准确地推断出场景的三维形状和距离。

本文将介绍深度估计技术的基本原理、常见方法和应用领域，并对其未来发展进行展望。

2. 基本原理深度估计技术主要基于单目或多目视觉系统获取的图像数据进行分析和推断。

其基本原理是通过学习从输入图像到输出深度图像之间的映射关系，从而实现对场景中物体距离或深度信息的预测。

在传统方法中，通常使用手工设计的特征提取器来提取图像中不同对象之间的几何关系和纹理特征。

然后，使用回归模型或分类模型来预测物体的距离或深度。

这些方法在一定程度上可以获得良好的效果，但对于复杂场景和多物体情况下的深度估计仍存在一定的挑战。

而深度学习方法则通过构建深层神经网络模型来自动学习特征表示和映射函数，从而实现对图像中物体距离或深度的预测。

这种端到端的学习方式使得模型能够从大规模数据中学习到更强大的特征表示能力，并且可以逐层地提取和组合图像中的信息。

3. 常见方法3.1 单目深度估计单目深度估计是指通过单个摄像头获取的图像进行深度估计。

在这种情况下，由于缺少立体视差信息，需要借助其他线索来推断图像中物体的距离。

3.1.1 基于神经网络的方法基于神经网络的单目深度估计方法近年来取得了很大进展。

主要思路是设计一个卷积神经网络（CNN）模型，通过训练将输入图像映射到对应的深度图像上。

•Monocular Depth Estimation Network (MiDaS): 这是一种基于深度学习的单目深度估计模型，可以从单个图像中准确地预测场景的深度信息。

它使用了自监督学习的方法，通过利用图像序列中的几何约束来提供训练信号。

•DepthNet: 这是另一种基于神经网络的单目深度估计模型，采用了编码-解码结构，并通过多尺度特征融合来提高深度估计的准确性。

基于多尺度特征融合的快速单目图像深度估计

基于多尺度特征融合的快速单目图像深度估计
孔慧芳;房亮
【期刊名称】《合肥工业大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(45)3
【摘要】文章针对目前采用深度学习估计单目图像深度中存在推理时间长、物体边缘细节不清晰的问题,设计一种基于多尺度特征融合的快速单目图像深度估计网络。

将GhostNet运用到单目图像深度估计网络的编码网络中,提高网络的编码速度;采用反卷积和双线性插值设计解码网络,并通过跨层连接将编码网络的特征与解码网络的特征融合增强深度图中物体的边缘细节。

在通用数据集NYU Depth V2上训练和测试的结果表明,该文设计的网络模型得到的深度图细节保持较为完整,同时具有较高的推理速度。

【总页数】5页(P332-335)
【作者】孔慧芳;房亮
【作者单位】合肥工业大学电气与自动化工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
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