Tiefenschätzung

Die Tiefenschätzung ist eine Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, den Abstand jedes Pixels relativ zur Kamera zu messen. Diese Aufgabe extrahiert Tiefeninformationen aus mono- oder stereoskopischen Bildern. Traditionelle Methoden basieren auf der mehrbildigen Geometrie, während neuere Ansätze die Tiefenschätzung direkt durch Minimierung des Regressionsfehlers oder das Lernen, neue Ansichten aus Bildfolgen zu generieren, durchführen. Die Tiefenschätzung hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie autonomem Fahren, Roboter-Navigation und augmentierter Realität. Gängige Evaluationsmetriken umfassen den Root Mean Square Error (RMS), und wichtige Benchmark-Datensätze sind KITTI und NYUv2.