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    深度估计方法综述

    二 单深度估计的研究现状 下图[1]展示了单深度估计的发展历程,从传统方法发展到深度学习方法,深度学习又分为有监督、半监督和无监督方法。...注:这里也给大家推荐系统介绍单深度估计原理的精品课程:单深度估计方法:算法梳理与代码实现 我们将单深度估计方法分为:基于线索的传统方法、基于机器学习的传统方法、基于有监督的深度学习方法和基于无监督的深度学习方法...然而,此时的单深度估计方法都是基于监督学习的,在模型训练时需要依赖真实深度,同时需要依赖庞大的数据进行网络模型的训练,数据集一般包括单图像和对应的深度真值。...基于无监督学习的单深度估计方法由于在网络训练时不依赖深度真值,因此成为了单深度估计研究中的热点。无监督学习根据图像对之间的几何关系重建出对应的图像,从而通过图像重建损失监督网络的训练。...相对于传统计算机视觉算法和有监督学习算法,基于无监督学习的单深度估计方法在网络模型训练时只依赖多帧图像,不需要深度真值,在预测深度时只需输入单图像,具有数据集易获得、结果准确率高和易于应用等优点。

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