論文の概要: Deep Learning-based Depth Estimation Methods from Monocular Image and Videos: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19675v1
- Date: Fri, 28 Jun 2024 06:25:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 17:39:39.586270
- Title: Deep Learning-based Depth Estimation Methods from Monocular Image and Videos: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 単眼画像と映像からの深層学習に基づく深度推定法:総合的調査
- Authors: Uchitha Rajapaksha, Ferdous Sohel, Hamid Laga, Dean Diepeveen, Mohammed Bennamoun,
- Abstract要約: 単一のRGB画像とビデオから深度を推定することは、多くの分野で応用されているため、広く関心を集めている。
過去10年間に500以上のディープラーニングベースの論文が出版されている。
入力と出力のモダリティ、ネットワークアーキテクチャ、学習方法に基づいて、現在の作業を分類するための分類を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.414360704020254
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Estimating depth from single RGB images and videos is of widespread interest due to its applications in many areas, including autonomous driving, 3D reconstruction, digital entertainment, and robotics. More than 500 deep learning-based papers have been published in the past 10 years, which indicates the growing interest in the task. This paper presents a comprehensive survey of the existing deep learning-based methods, the challenges they address, and how they have evolved in their architecture and supervision methods. It provides a taxonomy for classifying the current work based on their input and output modalities, network architectures, and learning methods. It also discusses the major milestones in the history of monocular depth estimation, and different pipelines, datasets, and evaluation metrics used in existing methods.
- Abstract（参考訳）: 単一のRGB画像とビデオから深度を推定することは、自動運転、3D再構築、デジタルエンターテイメント、ロボット工学など、多くの分野で応用されているため、広く関心を集めている。
過去10年間に500以上のディープラーニングベースの論文が出版され、タスクへの関心が高まりつつあることを示している。
本稿では,既存のディープラーニング手法,その課題,アーキテクチャや監視手法の進化について,包括的調査を行った。
入力と出力のモダリティ、ネットワークアーキテクチャ、学習方法に基づいて、現在の作業を分類するための分類を提供する。
また、単眼深度推定の歴史における主要なマイルストーンと、既存のメソッドで使用されるさまざまなパイプライン、データセット、評価メトリクスについても論じている。
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