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
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
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
该论文提出了一种自监督学习的方法，利用几何先验和自编码器来提高单目深度估计的效果，实验结果表明该方法在 KITTI 数据集上的表现优于现有方法，适用于高性能 GPU 和嵌入式设备。
Aug, 2019
本文提出了一种使用立体匹配网络作为代理从合成数据中学习深度并使用预测的立体视差图来监督单目深度估计网络的方法，并提出了不同的策略以确保学习到的深度感知能力在不同领域之间得到很好的转移。通过大量实验证明了该方法在 KITTI 数据集上具有最先进的单目深度估计结果。
Aug, 2018
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
使用基于学生 - 教师策略、数据集成和立体信心引导回归损失的方法，可以提高单目深度估计的精度，并用于高级视觉任务，如室外场景的驾驶情境等。
Apr, 2019
通过语义监督训练单张图像深度预测模型，进一步应用 LiDAR 导出的深度图纠正误差，提出了具有左右一致性损失函数的深度神经网络，着重于强调半监督训练方法的重要性和正确使用 LiDAR 测量数据的技术。
May, 2019
在自动驾驶车辆的背景下，本文重新审视视觉深度估计问题。我们提出了一种新颖的半监督学习方法来训练深度立体神经网络，并提出了一种包含机器学习的 argmax 层和定制运行时的体系结构，可在嵌入式 GPU 上运行一个较小版本的我们的 Stereo DNN。在 KITTI 2015 立体数据集上展示了有竞争力的结果。
Mar, 2018
本文提出了一种半监督学习的深度学习方法，通过稀疏的真实深度数据和直接图像对齐误差来学习单目图像深度地图的预测，实验结果表现出一定的优越性。
Feb, 2017