論文の概要: Survey on Monocular Metric Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11841v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 03:21:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:49:04.681037
• Title: Survey on Monocular Metric Depth Estimation
• Title（参考訳）: 単分子メートル法深度推定に関する調査
• Authors: Jiuling Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,従来の幾何学的手法からディープラーニングのブレークスルーまで,深さ推定の進化を体系的にレビューする。 モデル一般化や境界詳細損失といった課題に着目し, ゼロショットMMDEの最近の進歩について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474202
• License:
• Abstract: Monocular Depth Estimation (MDE) is fundamental to computer vision, enabling spatial understanding, 3D reconstruction, and autonomous driving. Deep learning-based MDE predicts relative depth from a single image, but the lack of metric scale introduces inconsistencies, limiting applicability in tasks such as visual SLAM, 3D reconstruction, and novel view synthesis. Monocular Metric Depth Estimation (MMDE) overcomes this limitation by enabling precise scene-scale inference, improving depth consistency, enhancing stability in sequential tasks, and streamlining integration into practical systems. This paper systematically reviews the evolution of depth estimation, from traditional geometric methods to deep learning breakthroughs, emphasizing scale-agnostic approaches in zero-shot generalization which is crucial for advancing MMDE. Recent progress in zero-shot MMDE is examined, focusing on challenges such as model generalization and boundary detail loss. To address these issues, researchers have explored unlabeled data augmentation, image patching, architectural optimization, and generative techniques. This review analyzes these developments, assessing their impact and limitations. Key findings are synthesized, unresolved challenges outlined, and future research direction proposal. By providing a clear technical roadmap and insight into emerging trends, this work aims to drive innovation and expand the real-world applications of MMDE.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定(MDE)はコンピュータビジョンの基本であり、空間的理解、三次元再構成、自律運転を可能にする。 深層学習に基づくMDEは、1つの画像から相対的な深度を予測するが、メトリクススケールの欠如は矛盾をもたらし、視覚SLAMや3D再構成、新しいビュー合成といったタスクに適用性を制限する。 単分子距離推定(MMDE)は、シーンスケールの正確な推論を可能にし、深さの整合性を改善し、シーケンシャルなタスクの安定性を向上し、実用的なシステムへの統合を合理化することによって、この制限を克服する。 本稿では,従来の幾何学的手法からディープラーニングのブレークスルーまで,深度推定の進化を体系的にレビューし,MMDEの進展に欠かせないゼロショット一般化におけるスケールに依存しないアプローチを強調した。 モデル一般化や境界詳細損失といった課題に着目し, ゼロショットMMDEの最近の進歩について検討した。 これらの問題に対処するため、研究者はラベルのないデータ拡張、画像パッチ、アーキテクチャ最適化、生成技術を調査した。 このレビューは、これらの展開を分析し、その影響と限界を評価します。 主要な発見は、合成され、未解決の課題が概説され、今後の研究方向性が提案される。 新たなトレンドに関する明確な技術的なロードマップと洞察を提供することで、この研究はイノベーションを加速し、MMDEの現実世界の応用を拡大することを目的としています。

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