基于图像的深度重建深度学习架构综述
计算机视觉与模式识别
2019-06-17 v1 图形学
机器人学
图像与视频处理
摘要
从 RGB 图像估计深度是一个长期存在的病态问题，几十年来一直被计算机视觉、图形学与机器学习界所探索。本文对该领域近期进展进行了全面综述。我们将聚焦于使用深度学习技术从单幅或多幅图像估计深度的工作。深度学习与大规模训练数据集的可获得性相结合，已经彻底改变了研究界处理深度重建问题的方式。在本文中，我们综述了过去五年出现的 100 余篇关键文献，总结了最常用的流程，并讨论了它们的优势与局限。在回顾迄今所取得成果的基础上，我们也对基于学习的深度重建研究的未来进行了展望。
引用
@article{arxiv.1906.06113,
title = {A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction},
author = {Hamid Laga},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.06113},
year = {2019}
}