論文の概要: Single Image Depth Estimation: An Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06456v1
• Date: Tue, 13 Apr 2021 18:58:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 13:21:52.100430
• Title: Single Image Depth Estimation: An Overview
• Title（参考訳）: 単一画像奥行き推定:概要
• Authors: Alican Mertan, Damien Jade Duff and Gozde Unal
• Abstract要約: 単一の画像深度推定問題に焦点をあてる。 その性質上、単一の画像深度推定問題は機械学習手法により最善に解決される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We review solutions to the problem of depth estimation, arguably the most important subtask in scene understanding. We focus on the single image depth estimation problem. Due to its properties, the single image depth estimation problem is currently best tackled with machine learning methods, most successfully with convolutional neural networks. We provide an overview of the field by examining key works. We examine non-deep learning approaches that mostly predate deep learning and utilize hand-crafted features and assumptions, and more recent works that mostly use deep learning techniques. The single image depth estimation problem is tackled first in a supervised fashion with absolute or relative depth information acquired from human or sensor-labeled data, or in an unsupervised way using unlabelled stereo images or video datasets. We also study multitask approaches that combine the depth estimation problem with related tasks such as semantic segmentation and surface normal estimation. Finally, we discuss investigations into the mechanisms, principles, and failure cases of contemporary solutions.
• Abstract（参考訳）: 我々は、シーン理解において最も重要なサブタスクである深度推定の問題に対する解決策をレビューする。 単一の画像深度推定問題に焦点をあてる。 その性質上、単一の画像深度推定問題は、畳み込みニューラルネットワークにおいて最も成功した機械学習手法で現在最もよく取り組まれている。 キーワークを調べることにより,この分野の概要を述べる。 本研究では,主に深層学習を前提とした非深層学習手法と,主に深層学習技術を用いた最近の研究について検討する。 単一の画像深度推定問題は、人またはセンサラベルデータから取得された絶対的または相対的深度情報や、未ラベルのステレオ画像やビデオデータセットを用いて教師なしの方法で最初に取り組まれる。 また,深度推定問題とセマンティックセグメンテーションや表面正規推定といった関連するタスクを組み合わせたマルチタスク手法についても検討した。 最後に,現代ソリューションのメカニズム,原則,障害事例について考察する。

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