深度估计综述：深度学习方法概述

深度估计综述：深度学习方法概述

深度估计是计算机视觉和机器人领域的一项关键任务，它涉及估计给定场景中物体的距离。准确的深度估计对于自动导航、虚拟现实和 3D 重建等许多应用至关重要。近年来，由于大规模数据集的可用性和强大的硬件，深度学习技术在深度估计方面取得了显著进展。

本综述全面概述了深度深度估计方法，包括监督、无监督和半监督方法。我们还讨论了当前方法的挑战和局限性，并重点介绍了未来的研究方向。

引言

深度估计多年来一直是计算机视觉和机器人领域的一个基本问题。目标是推断给定场景中物体的距离，这对于自动导航、虚拟现实和 3D 重建等许多应用至关重要。传统的深度估计方法包括立体视觉、结构光和飞行时间相机，但这些方法通常存在一些局限性，例如分辨率低、成本高以及对光照条件敏感。近年来，由于大规模数据集的可用性和强大的硬件，深度学习技术在深度估计方面取得了显著进展。

在本综述中，我们全面概述了深度深度估计方法，包括监督、无监督和半监督方法。我们首先介绍深度学习和深度估计的基本概念，然后讨论用于深度估计的不同类型的深度神经网络。我们还回顾了用于训练和测试深度深度估计模型的最流行数据集。

监督深度估计

监督深度估计涉及使用标记数据训练深度神经网络，其中提供了真实深度图。我们回顾了最流行的监督方法，例如全卷积网络 (FCN)、残差网络 (ResNet) 和编码器-解码器网络。我们还讨论了监督深度估计的挑战，例如缺乏大规模标记数据集以及难以推广到新场景。

无监督深度估计

无监督深度估计涉及在不使用标记数据的情况下训练深度神经网络，这是一项具有挑战性的任务。我们回顾了最流行的无监督方法，例如立体匹配、单目深度估计和运动深度。我们还讨论了无监督深度估计的挑战，例如缺乏真实深度图以及难以处理遮挡和移动物体。

半监督深度估计

半监督深度估计涉及使用标记数据和未标记数据的组合训练深度神经网络。我们回顾了最流行的半监督方法，例如自我监督学习，它使用图像重建作为代理任务，以及弱监督学习，它使用弱标签，例如物体掩码或深度边界。我们还讨论了半监督深度估计的挑战，例如设计有效代理任务的难度以及对大量未标记数据的需求。

挑战和未来方向

最后，我们讨论了当前深度深度估计方法的挑战和局限性，并重点介绍了未来的研究方向。一些挑战包括缺乏对新场景的泛化能力、难以处理动态场景和遮挡以及需要更有效和准确的深度传感器。未来的研究方向包括开发更健壮和高效的深度神经网络，探索新型深度传感器和模态，以及研究深度学习在其他相关任务中的应用，例如深度完成和分割。

结论

总之，本综述全面概述了深度深度估计方法，包括监督、无监督和半监督方法。我们讨论了当前方法的挑战和局限性，并重点介绍了未来的研究方向。深度学习在深度估计方面取得了显著进展，我们相信它将在未来几年继续在该领域发挥重要作用。