简要定义

        深度估计（Depth Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从图像或图像序列中推断出场景中物体的距离信息，即物体离相机的深度。根据输入图像的数目，深度估计可以分为单目深度估计（Monocular Depth Estimation）、双目深度估计（Binocular Depth Estimation）和多视角立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）。

核心价值

• 场景理解：深度估计能够提供场景的三维信息，帮助计算机更好地理解场景结构和物体之间的空间关系。
• 安全性提升：在自动驾驶和机器人导航中，深度估计能够帮助系统准确感知周围环境，避免碰撞，提高安全性。
• 增强现实体验：在AR和VR应用中，深度估计能够实现虚拟物体与现实场景的自然融合，提升用户体验。
• 三维重建：深度估计是三维重建的重要工具，能够从二维图像中恢复出三维场景模型。

核心技术

• 卷积神经网络（CNN）：CNN是深度估计中广泛使用的技术，能够自动提取图像特征并进行深度预测。
• Transformer：如ViTPose模型，通过自注意力机制捕捉图像中像素点之间的全局关系，对复杂深度信息进行建模。
• 立体匹配：在双目和多视角深度估计中，通过计算不同视角图像之间的视差来推断深度信息。
• 自监督学习：通过利用图像本身的几何信息或视频序列中的运动信息，无需大量标注数据即可训练深度估计模型。

关键特征

• 单目与多目结合：单目深度估计仅需单张图像，具有低成本和易部署的优势；多目深度估计利用多视角信息，能够获得更准确的深度信息。
• 实时性：一些深度估计算法如LapDepth能够实现实时处理，适用于需要快速响应的应用场景。
• 对复杂场景的鲁棒性：先进的深度估计模型能够处理复杂光照条件和动态场景，提高在实际应用中的可靠性。

应用领域

• 自动驾驶：深度估计能够帮助自动驾驶车辆准确感知周围环境，进行路径规划和障碍物避让。
• 机器人导航：在机器人导航中，深度估计帮助机器人理解环境中的物体位置，实现自主导航和避障。
• 三维重建：深度估计是三维重建的重要工具，能够从二维图像中恢复出三维场景模型。
• 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）：深度估计能够实时获取用户的动作和场景深度，为用户提供更加沉浸式的体验。
• 工业检测：在工业生产中，深度估计可以用于检测物体的三维形状和位置，提高生产效率和质量控制。