基于图像深度重建的深度学习架构综述

Jun, 2019

基于图像深度重建的深度学习架构综述

A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction

Hamid Laga

TL;DR本文综述了近五年来使用深度学习技术从单个或多个图像中估计深度的 100 多个关键性贡献，总结了最常用的深度重建流程及其优缺点，并讨论了其研究的未来。

Abstract

Estimating depth from rgb images is a long-standing ill-posed problem, which has been explored for decades by the computer vision, graphics, and machine learning communities. In this article, we provide a comprehensive survey of the recent developments in this field. We will focus on t

depth estimation rgb images deep learning training datasets research survey

发现论文，激发创造

基于深度学习的单目图像和视频深度估计方法：综述

该论文综述了基于深度学习的单个 RGB 图像和视频的深度估计方法，包括输入输出模态、网络结构和学习方法的分类，历史里程碑，以及现有方法使用的流程、数据集和评估指标。

Jun, 2024

基于双目视觉的深度估计深度学习技术综述

该研究综述了基于深度学习的立体视觉对图像深度估计的应用，总结了该领域的常见流程、优缺点并探讨了未来可能的方向。

Jun, 2020

基于图像的三维物体重建：深度学习时代的现状和趋势

本篇综述文章总结了基于深度学习技术的图像三维重建方法，以形状表示、网络结构和训练机制为基础，介绍了近期该领域的研究进展和性能比较，并探讨未来研究的方向。

Jun, 2019

单目深度估计：综述

论文综述了五篇应用不同技术（包括监督、弱监督和无监督学习技术）尝试解决单目深度估计问题的论文，并比较这些论文之间的改进和理解，最后探讨了可能有助于更好地解决这一问题的潜在改进。

Jan, 2019

基于深度学习的单目深度估计：综述

该研究对基于深度学习的单张图像深度估计方法进行了调研，总结了常用的数据集、评价指标和不同的训练方式，并讨论了未来研究中的挑战和方向。

Mar, 2020

基于迁移学习的高质量单目深度估计

本文提出了一种基于卷积神经网络的深度估计方法，结合迁移学习使用高性能网络初始化编码器以及增强和训练策略以获得更准确的结果，结果表明，即使是非常简单的解码器，我们的方法也能够产生细节详尽的高分辨率深度图像。

Dec, 2018

单张图像深度估计训练

使用深度焦点提示为基础，基于点扩散函数卷积层的无监督学习深度估计方法能在多个数据集上优于其他无监督方法和与 KITTI 和 Make3D 数据集中的监督方法效果相当，并且与数据集无关.

Jan, 2020

基于自监督学习的单目图像深度估计

这个研究探讨了如何通过使用卷积神经网络和其它技术来优化和扩展基于深度学习的深度估计模型，以提高相机获取的图像的三维深度感知的精度。

Apr, 2023

深度学习相机姿态估计介绍

本文概述了深度学习在计算机视觉领域中对相机姿态估计的应用，描述了关键方法和趋势，对现有的学习为基础的姿态估计器进行了广泛的交叉比较，并讨论了新出现的解决方案和未来的研究方向。

Jul, 2019

成像中逆问题的深度学习技术

探讨了深度神经网络在解决计算成像中出现的广泛逆问题方面的应用，提出了一种可以用于将不同问题和重建方法分类的分类法，并讨论了各种重建方法的权衡及其困难点、常见失败模式、未来研究的开放问题和途径。

May, 2020