基于监督学习的单幅图像深度估计综述

摘要：

单幅图像深度估计是三维重建中基于图像获取场景深度的重要技术,也是计算机视觉中的经典问题,近年来,基于监督学习的单幅图像深度估计发展迅速.文中介绍了基于监督学习的单幅图像深度估计及其模型和优化方法;分析了现有的参数学习、非参数学习、深度学习3类方法及每类方法的国内外研究现状及优缺点;最后对基于监督学习的单幅图像深度估计进行总结,得出了深度学习框架下的单幅图像深度估计是未来研究的发展趋势和重点.

关键词：机器学习、深度估计、三维重建、深度学习

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划2015BAK01B05;国家自然科学基金61631010

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1383-1393