論文の概要: Outdoor Monocular Depth Estimation: A Research Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01399v1
- Date: Tue, 3 May 2022 10:10:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-04 21:11:52.901480
- Title: Outdoor Monocular Depth Estimation: A Research Review
- Title（参考訳）: 屋外単分子深度推定:研究レビュー
- Authors: Pulkit Vyas, Chirag Saxena, Anwesh Badapanda, Anurag Goswami
- Abstract要約: 本稿では, 利用可能なデータセット, 深度推定方法, 研究成果, トレンド, 課題, およびオープンリサーチに必要な機会について概説する。
我々の知る限り、公開調査では、屋外深度推定技術と研究範囲の総合的な収集は行われていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8749675983608171
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Depth estimation is an important task, applied in various methods and
applications of computer vision. While the traditional methods of estimating
depth are based on depth cues and require specific equipment such as stereo
cameras and configuring input according to the approach being used, the focus
at the current time is on a single source, or monocular, depth estimation. The
recent developments in Convolution Neural Networks along with the integration
of classical methods in these deep learning approaches have led to a lot of
advancements in the depth estimation problem. The problem of outdoor depth
estimation, or depth estimation in wild, is a very scarcely researched field of
study. In this paper, we give an overview of the available datasets, depth
estimation methods, research work, trends, challenges, and opportunities that
exist for open research. To our knowledge, no openly available survey work
provides a comprehensive collection of outdoor depth estimation techniques and
research scope, making our work an essential contribution for people looking to
enter this field of study.
- Abstract（参考訳）: 奥行き推定はコンピュータビジョンの様々な方法や応用に適用される重要なタスクである。
従来の深さ推定手法は深さの手がかりに基づいており、ステレオカメラのような特定の機器や、使用方法に応じて入力を設定する必要があるが、現在の焦点は単一のソース、すなわち単眼的な深度推定である。
畳み込みニューラルネットワークの最近の発展と、これらのディープラーニングアプローチにおける古典的手法の統合は、深さ推定問題において多くの進歩をもたらした。
野外での深さ推定や野生の深さ推定の問題は、非常に研究対象の少ない分野である。
本稿では, 利用可能なデータセット, 深度推定方法, 研究成果, トレンド, 課題, およびオープンリサーチに必要な機会について概説する。
我々の知る限り、オープンに利用可能な調査作業は、屋外深度推定技術と研究範囲の包括的な収集を提供しておらず、この分野への参入を目指す人々にとって本研究は不可欠な貢献となる。
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