تقدير العمق
تقدير العمق هو مهمة في رؤية الحاسوب تهدف إلى قياس المسافة لكل بكسل بالنسبة للكاميرا. تقوم هذه المهمة باستخراج معلومات العمق من الصور الأحادية أو الثنائية، حيث تعتمد الطرق التقليدية على الهندسة متعددة المناظر، بينما تستخدم الطرق الجديدة تقدير العمق مباشرة من خلال تقليل خسارة الانحدار أو التعلم لتوليد مناظر جديدة من سلاسل الصور. له قيمة تطبيقية كبيرة في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتنقل الروبوتات، والواقع المعزز، ومن بين مقاييس التقييم الشائعة خطأ الجذر التربيعي المتوسط (RMS)، والقواعد الرئيسية للبيانات تشمل KITTI و NYUv2.
Stanford2D3D Panoramic
NYU-Depth V2
EVP
DCM
eBDtheque
Bhattacharjee et al.
ScanNetV2
Distill Any Depth
Cityscapes test
SwinMTL
DIODE
AIP-Brown
KITTI 2015
Mars DTM Estimation
GLPDepth
ScanNet
Atlas (plain)
4D Light Field Dataset
LFattNet
KITTI Eigen split
LightDepth
Matterport3D
UniFuse
Taskonomy
X-TC (Cross-Task Consistency)