深度学习驱动的单幅图像深度估计进展

本文综述了基于监督学习的单幅图像深度估计在三维重建中的关键作用，以及其在计算机视觉领域的经典性。近年来，随着技术的快速发展，这种方法已经成为研究热点。文章首先概述了监督学习的基本概念，强调了单幅图像深度估计技术在获取场景三维信息中的重要性。 文章详细讨论了三种主要的深度估计方法：参数学习、非参数学习和深度学习。参数学习通过寻找最佳参数来建立深度模型，它依赖于精确的模型参数调整，优点是模型结构明确，但可能受初始假设限制，适应性较差。非参数学习则无需预先设定模型形式，而是通过数据驱动来学习深度，灵活性较高，但可能需要大量的数据和计算资源。 深度学习作为一种强大的机器学习方法，如卷积神经网络（CNN）在单幅图像深度估计中的应用尤为显著。深度学习通过多层次的特征提取和学习，能够自动学习复杂的模式，具有较高的准确性和鲁棒性。然而，深度学习模型的训练过程通常需要大量标注数据，且模型解释性相对较差。 在当前的研究中，深度学习框架下的单幅图像深度估计展现出显著的优势，已经成为未来发展的主要趋势。深度学习模型如ResNet、U-Net等被广泛应用于该领域，不断刷新着精度记录。同时，研究者们也在探索如何减少对标注数据的依赖，提高模型的泛化能力，以及如何结合其他视觉任务，如语义分割，提升整体性能。 文章还提到了北京理工大学光电学院的研究团队，包括毕天腾、刘越、翁冬冬和王涌天等专家，他们在这一领域进行了深入研究，并得到了国家科技支撑计划和自然科学基金的支持。他们认为，尽管存在挑战，但基于监督学习的单幅图像深度估计在未来将继续推动计算机视觉和三维重建技术的进步。 关键词包括机器学习、深度估计、三维重建和深度学习，这些关键词揭示了文章的核心内容和研究焦点。本文提供了一个全面的视角，分析了基于监督学习的单幅图像深度估计的现状、方法和前景，为该领域的进一步研究和发展指明了方向。