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单/双目深度估计研究进展与应用综述(特邀)
1
作者
胡海洋
陈超平
+4 位作者
高天沐
韩宝恩
杨云帆
刘毅
武小军
《红外与激光工程》
北大核心
2025年第7期25-38,共14页
深度估计作为计算机视觉领域的核心基础任务,在自动驾驶、增强现实、机器人导航等领域具有重要应用价值。文中系统综述了单目与双目深度估计的技术演进、方法体系及其在三维显示等场景中的创新应用。单目方法通过端到端深度学习架构,如...
深度估计作为计算机视觉领域的核心基础任务,在自动驾驶、增强现实、机器人导航等领域具有重要应用价值。文中系统综述了单目与双目深度估计的技术演进、方法体系及其在三维显示等场景中的创新应用。单目方法通过端到端深度学习架构,如多尺度特征融合、注意力机制,突破传统几何先验限制,结合监督或自监督范式缓解数据依赖问题,但受限于尺度模糊性。双目技术依托立体匹配的几何约束,通过代价体积构建与三维卷积网络实现亚像素级视差计算,在动态场景鲁棒性上表现突出。两类技术通过语义几何协同优化形成互补,推动算法从局部特征匹配向全局三维感知升级。在三维显示领域,深度估计技术成为虚实融合的关键:单目方法支撑移动端设备的实时空间拓扑重建,通过轻量化模型实现虚拟物体的物理遮挡与光照一致性渲染;双目技术为高精度全息投影与数字孪生提供毫米级深度支撑,实现动态光场重建。新兴技术如扩散模型和多教师蒸馏框架显著提升弱纹理区域的深度连续性,推动体积显示器渲染质量提升。文中进一步对比分析了主流数据集与评估指标的技术特性,指出未来研究需聚焦多传感器融合、轻量化边缘计算、跨模态评估基准构建及物理可逆渲染等方向。随着神经符号计算等范式的发展,深度估计技术将推动三维显示从几何重构向物理属性推理跃迁,最终实现“所见即所得”的沉浸式体验。
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关键词
深度估计
计算机视觉
机器学习
三维显示
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职称材料
题名
单/双目深度估计研究进展与应用综述(特邀)
1
作者
胡海洋
陈超平
高天沐
韩宝恩
杨云帆
刘毅
武小军
机构
上海交通大学
航空电子综合与体系集成全国重点实验室
出处
《红外与激光工程》
北大核心
2025年第7期25-38,共14页
基金
工业和信息化部全国重点实验室种子基金项目(GO0300164/001)。
文摘
深度估计作为计算机视觉领域的核心基础任务,在自动驾驶、增强现实、机器人导航等领域具有重要应用价值。文中系统综述了单目与双目深度估计的技术演进、方法体系及其在三维显示等场景中的创新应用。单目方法通过端到端深度学习架构,如多尺度特征融合、注意力机制,突破传统几何先验限制,结合监督或自监督范式缓解数据依赖问题,但受限于尺度模糊性。双目技术依托立体匹配的几何约束,通过代价体积构建与三维卷积网络实现亚像素级视差计算,在动态场景鲁棒性上表现突出。两类技术通过语义几何协同优化形成互补,推动算法从局部特征匹配向全局三维感知升级。在三维显示领域,深度估计技术成为虚实融合的关键:单目方法支撑移动端设备的实时空间拓扑重建,通过轻量化模型实现虚拟物体的物理遮挡与光照一致性渲染;双目技术为高精度全息投影与数字孪生提供毫米级深度支撑,实现动态光场重建。新兴技术如扩散模型和多教师蒸馏框架显著提升弱纹理区域的深度连续性,推动体积显示器渲染质量提升。文中进一步对比分析了主流数据集与评估指标的技术特性,指出未来研究需聚焦多传感器融合、轻量化边缘计算、跨模态评估基准构建及物理可逆渲染等方向。随着神经符号计算等范式的发展,深度估计技术将推动三维显示从几何重构向物理属性推理跃迁,最终实现“所见即所得”的沉浸式体验。
关键词
深度估计
计算机视觉
机器学习
三维显示
Keywords
depth estimation
computer vision
machine learning
3D display
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
单/双目深度估计研究进展与应用综述(特邀)
胡海洋
陈超平
高天沐
韩宝恩
杨云帆
刘毅
武小军
《红外与激光工程》
北大核心
2025
0
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