自然场景（三维）投射到图片或视频（两维）缺失的维度就是深度depth 包含深度信息的作用： 机器人的运动轨迹估计 后续控制策略的基础 AR 如宜家物品的售前AR展示 图像去雾 手机肖像模式 深度信息的获取方式： 硬件方式 软件方式 硬件方式 双摄像头技术Dual camera technology
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2020-08-07 19:30:00
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一、简介 从2D图像估计深度是场景重建和理解任务的关键步骤，例如3D目标检测和分割。基于单目图像获得深度信息被定义为MDE问题（Monocular Depth Estimation）。二、参考文献与资料参考论文：1、Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation(CVPR, 201
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2023-10-23 18:28:06
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什么是姿势估计？人体姿势估计和跟踪是一项计算机视觉任务，包括检测、关联和跟踪语义关键点。语义关键点的例子是 “右肩”、"左膝 "或 “车辆的左刹车灯”。实时视频录像中的语义关键点追踪性能需要高计算资源，这一直限制着姿势估计的准确性。随着最新的进展，具有实时性要求的新应用成为可能，如自动驾驶汽车和最后一英里的送货机器人。如今最强大的图像处理模型是基于卷积神经网络（CNNs）的。因此，最先进的方法通常
深度学习笔记CNN模型汇总MLP模型，多层感知机模型。LeNet模型，第一个经典的CNN模型，之前是DNN模型。优点是将共享卷积参数。AlexNet模型，ReLU和dropout。vgg模型，1x1卷积核，网络变深，常用的vgg16。用于设计更深的网络。GoogleNet模型，inception模块。inception V2模块提出BatchNormalization。Resnet模型，设计了跳跃
1. 论文简介论文题目：Single Image Depth Estimation:An OverviewPaper地址：https://www.mdpi.com/1424-8220/20/8/2272Paper类型：综述发表刊物： Digital Signal Processing发表时间：20222. Abstract本文研究了非深度学习方法，这些方法主要出现在深度学习之前，并利用手
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2023-08-26 17:43:20
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4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
# 双目深度估计深度学习
双目深度估计是指利用双目相机获取的图像信息，通过深度学习算法来估计场景中物体的深度信息。这种技术被广泛应用于自动驾驶、机器人导航、三维重建等领域。本文将介绍双目深度估计的基本原理以及如何利用深度学习算法来实现。
## 双目深度估计原理
双目深度估计的原理基于视差（disparity）的概念，即同一物体在两个相机中的像素位置差异。通过计算这种差异，可以推导出物体的深度
文章目录1.主要思想：2 相关工作3 主要算法4.方法6 结论 景深 | Depth from Videos in the Wild: Unsupervised Monocular Depth Learning from Unknown Cameras 会议：cs.CV 2019标题：《 Depth from Videos in the Wild: Unsupervised Monocular
基于双目深度估计的深度学习技术研究英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation
论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.025350.摘要从彩色图像中估计深度是一个长期存在的不适定问题(ill-posed problem)，其已经在计算机视觉、图形学和机器学习领域中
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2023-11-06 11:01:24
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### 深度学习与人体体型估计
随着深度学习技术的发展，人体体型估计成为了计算机视觉领域一个重要的研究方向。人体体型估计可以帮助我们更好地理解人体的结构和姿态，为人体动作识别、虚拟试衣等应用提供支持。在本文中，我们将介绍深度学习在人体体型估计中的应用，并给出一个简单的代码示例。
#### 深度学习在人体体型估计中的应用
深度学习技术在人体体型估计中得到了广泛应用。通过构建深度神经网络模型，可
# 单目深度估计 深度学习教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教给你关于单目深度估计的深度学习方法。在本篇文章中，我将向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程概述
下面是实现单目深度估计的深度学习的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备 |
| 步骤二 | 构建模型 |
| 步骤三 | 训练模型 |
| 步
目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序...........................................................................
WS = uint16(windowsize);
# 实现“信道估计 深度学习”教程
## 1. 整体流程
下面是实现“信道估计 深度学习”的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备：收集带有信道估计标签的数据集 |
| 2 | 构建深度学习模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 评估模型性能 |
## 2. 操作步骤及代码示例
### 数据准备
```markdown
# 代码
注： 研究方向为depth estimation，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。1. 论文简介论文题目：Deep Learning-Based Monocular Depth Estimation Methods—A State-of-the-Art ReviewPaper类型：综述2. Abstract本综述基于深度学习方法展开，分别包括了数据集、SOTA方法。
深度估计很重要，sfm和mvs都是建立在多个视图的特征匹配的基础上，预测出来的深度图还很他妈稀疏，说实话从单个图像推出深度就是不适定的扯淡问题。但是没办法，话是要用深度学习搞 啊，于是乎不同的网络结构，损失函数，训练策略都蹦出来了。基于几何的方法： 说实话老方法还是靠谱的，基于几何方法用几何约束，从多张图片恢复出三维结构。 SFM是经典，它从几个2D图像恢复出3D结构，算出来位姿等一系列东西，确实
为什么要进行信道估计？信号在通过信道传输的时候，会受到信道中种种因素产生的噪声以及可能发生的多径效应，弄清信号经过的信道的特性，表征信道的技术/过程称为信道估计（Channel Estimation）。 注：attenuate（减弱）；phase-shift（相位移动）；add noise（噪声） 上图中的诉求，就是信道估计的目的。如何信道估计？我们知道了为什么要进行信道估计，接下来的问题就是我们
基于光场相机的深度估计主要四类方法：目录1、基于多视角的立体匹配2、基于重聚焦、散焦、阴影、纹理等多线索融合的方法3、基于EPI4、基于深度学习参考文献1、基于多视角的立体匹配根据光场相机的成像原理，可以将光场图像想像成为多个虚拟相机在多个不同视角拍摄同一场景得到图像的集合，那么此时的深度估计问题就转换成为多视角立体匹配问题。多视点深度估计的一个主要线索是三维场景经过多个相机成像在不同图像之间形成
双目深度估计——视差到深度的两种推导方法 文章目录双目深度估计——视差到深度的两种推导方法0. 基本假设1. 几何法（直观）2. 相机参数推导法3. 总结 0. 基本假设假设双目系统是标准形式，即：两相机内参数相同，即焦距、分辨率等参数一致；两相机光轴平行；成像平面处于同一水平线；假设以左相机坐标系为主坐标系，也就是说两相机只存在X轴方向上的平移变换。1. 几何法（直观）设上面的所有长度的单位为m
双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-Net / PSM-Net / GA-Net）双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-Net / PSM-Net / GA-Net）1. GC-Net1.1 网络结构及损失函数2. PSM-Net2.1 网络结构及损失函数3. GA-Net3.1 网络结构及损失函数 双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-N
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2023-10-26 15:41:47
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2019机器人顶会ICRA一篇关于可以满足移动设备的双目立体模型代码地址： mileyan/AnyNetgithub.com
论文题目《Anytime Stereo Image Depth Estimation on Mobile Devices》论文摘要：许多用于机器人领域的深度估计方法都对实时性有很大的需求。目前sota模型面临在精度和实时性做出平衡的问题，加
