然而,此时的单目深度估计方法都是基于监督学习的,在模型训练时需要依赖真实深度,同时需要依赖庞大的数据进行网络模型的训练,数据集一般包括单目图像和对应的深度真值。 2014年,Eigen等人[16]使用Deep CNN估计单幅图像的深度。两个分支以 RGB 图片作为输入,第一个分支网络粗略预测整张图像的全局信息,第二个分支网络细化...
随着视觉技术的发展,图像深度估计在许多领域都具有重要意义,例如机器视觉、自动驾驶和虚拟现实等。单目图像深度估计通过从单一视角的图像中推断深度信息,为上述领域提供了重要的技术支撑。近年来,基于深度学习的单目图像深度估计方法取得了显著的进展。本文将对基于深度学习的单目图像深度估计技术进行详细综述,旨在梳理和总结...
而目前大部分深度估计都是基于二维RGB图像到RBG-D图像的转化估计,主要包括从图像明暗、不同视角、光度、纹理信息等获取场景深度形状的Shape from X方法,还有结合SFM(Structure from motion)和SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)等方式预测相机位姿的算法。其中虽然有很多设备可以直接获取深度,但是设备造价昂贵。也...
单目解决方案往往只使用一张图像就能实现这一目标; 单目估计方案降低了时间复杂度,能取代现有设备和方法; 市场上depth estimation设备不足例子: Kinect等传感器通常用于消费设备; 这些类型的传感器被归类为飞行时间( Time-of-Flight,ToF),其中深度信息是通过计算光线从光源到物体并返回到传感器所需的时间来获得的; ToF...
最为常见的便是KITTI数据集。用于室外单目深度估计的主要有两个部分,一部分包含23488对训练图像和697张测试图像,另一部分包含42949对训练图像、1000张验证图像和500张测试图像。 Make3D Make3D数据集的图像主要由白天的城市或自然场景组成。该数据集共包含53对RGBD图像,其中40对用于训练,13对用于测试。原生RGB图像分辨...
基于非参数学习的深度估计算法是一种数据驱动算法。给定一幅测试图像,该类方法通过融合RGBD数据库中与其三维场景内容相似的图像的深度得到测试图像的深度 [12-15] 。 非参数学习流程图 2.3 基于有监督的深度学习方法 随着深度学习技术的广泛应用,基于深度学习的单目深度估计方法成为了研究的热点。然而,此时的单目深度估...
Structure from motion/基于视频的深度估计 这一部分中既包含了单帧视频的单目深度估计,也包含了多帧间视频帧的像素的立体匹配,从而近似获取多视角图像,对相机位姿进行估计。 2 数据集介绍2.1 KITTI KITTI是一个多任务属性的数据集,其中原始数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 64线3D激光...
Structure from motion/基于视频的深度估计 这一部分中既包含了单帧视频的单目深度估计,也包含了多帧间视频帧的像素的立体匹配,从而近似获取多视角图像,对相机位姿进行估计。 2 数据集介绍2.1 KITTI KITTI是一个多任务属性的数据集,其中原始数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 64线3D激光...
Structure from motion/基于视频的深度估计 这一部分中既包含了单帧视频的单目深度估计,也包含了多帧间视频帧的像素的立体匹配,从而近似获取多视角图像,对相机位姿进行估计。 2 数据集介绍2.1 KITTI KITTI是一个多任务属性的数据集,其中原始数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 64线3D激光...
Structure from motion/基于视频的深度估计 这一部分中既包含了单帧视频的单目深度估计,也包含了多帧间视频帧的像素的立体匹配,从而近似获取多视角图像,对相机位姿进行估计。 2 数据集介绍2.1 KITTI KITTI是一个多任务属性的数据集,其中原始数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 64线3D激光...