Monocular Depth Estimation
单目深度估计是在给定单一RGB图像的情况下,估计每个像素相对于摄像头的深度值的任务。该任务是3D场景重建、自动驾驶和增强现实等应用中实现场景理解的关键前提。当前主流方法包括设计复杂网络直接回归深度图,或将输入分割成多个区间以降低计算复杂度。常用的评估指标有均方根误差(RMSE)和绝对相对误差。
Cityscapes
SwinMTL
Cityscapes 3D
TaskPrompter
DDAD
AFNet
DIML Outdoor
DIODE Indoor
DIODE Outdoor
ScaleDepth-NK
ETH3D
Distill Any Depth
Hypersim
IBims-1
Miangoleh et al. (SGR)
KITTI
MonoViT
KITTI Eigen split
SPIDepth
KITTI Eigen split unsupervised
SPIDepth(MS+1024x320)
KITTI Object Tracking Evaluation 2012
PackNet-SfM
Make3D
SPIDepth
Matterport3D
Mid-Air Dataset
Middlebury 2014
Miangoleh et al. (MiDaS)
NYU-Depth V2
HybridDepth
NYU-Depth V2 self-supervised
IndoorDepth
SCARED-C
AF-SfMLearner
SUN-RGBD
UASOL
VA (Virtual Apartment)
DistDepth
Virtual KITTI 2