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Depth Estimation

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하위 태스크: 10
평가표: 14
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Depth Estimation is the task of measuring the distance of each pixel relative to the camera. Depth is extracted from either monocular (single) or stereo (multiple views of a scene) images. Traditional methods use multi-view geometry to find the relationship between the images. Newer methods can directly estimate depth by minimizing the regression loss, or by learning to generate a novel view from a sequence. The most popular benchmarks are KITTI and NYUv2. Models are typically evaluated according to a RMS metric.

Source: DIODE: A Dense Indoor and Outdoor DEpth Dataset

하위 태스크

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3D / Depth Estimation / Monocular Depth Estimation

Monocular Depth Estimation

하위 0개평가표 25개평가 기록 283건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

3D / Depth Estimation / Stereo Depth Estimation

Stereo Depth Estimation

하위 1개평가표 5개평가 기록 17건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

3D / Depth Estimation / Stereo-LiDAR Fusion

Stereo-LiDAR Fusion

하위 0개평가표 1개평가 기록 9건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

3D / Depth Estimation / 3D Depth Estimation

3D Depth Estimation

하위 1개평가표 1개평가 기록 3건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

3D / Depth Estimation / Indoor Monocular Depth Estimation

Indoor Monocular Depth Estimation

하위 0개평가표 1개평가 기록 2건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

3D / Depth Estimation / Depth Aleatoric Uncertainty Estimation

Depth Aleatoric Uncertainty Estimation

하위 0개평가표 1개평가 기록 1건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

3D / Depth Estimation / Bathymetry prediction

Bathymetry prediction

하위 0개평가표 0개평가 기록 0건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

3D / Depth Estimation / Depth And Camera Motion

Depth And Camera Motion

하위 1개평가표 0개평가 기록 0건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

3D / Depth Estimation / Depth Image Upsampling

Depth Image Upsampling

하위 0개평가표 0개평가 기록 0건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

3D / Depth Estimation / Depth Map Super-Resolution

Depth Map Super-Resolution

하위 0개평가표 0개평가 기록 0건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.