基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计综述

综述 | 浏览量:1440下载量:2658CSCD:2

基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计综述
Self-supervised monocular depth estimation in dynamic scenes based on deep learning
“在动态场景深度估计领域，专家系统性梳理了基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计技术进展，为解决动态物体对深度估计的影响提供解决方案。”
- 角色：First author第一作者
- 机构：
  信息工程大学地理空间信息学院, 郑州 450001
- 邮箱：chengbinbin990816@163.com
- 简介：程彬彬，研究方向为遥感图像智能处理、计算机视觉与数字摄影测量。E-mail： chengbinbin990816@163.com
程彬彬
* ，
- 角色：Corresponding author通信作者
- 机构：
  信息工程大学地理空间信息学院, 郑州 450001
- 邮箱：yuying559101@163.com
- 简介：于英，研究方向为遥感图像智能处理、无人机摄影测量。E-mail： yuying559101@163.com
于英
* ，
- 机构：
  信息工程大学地理空间信息学院, 郑州 450001
张磊
* ，
- 机构：
  信息工程大学地理空间信息学院, 郑州 450001
王自全
* ，
- 机构：
  信息工程大学地理空间信息学院, 郑州 450001
江志鹏
*
2024年28卷第9期页码：2170-2186
DOI：10.11834/jrs.20233060
稿件说明：