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자료유형
학술저널
저자정보
Abdullah Jan (Kyungpook National University) Safran Khan (Kyungpook National University) 서수영 (경북대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제39권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
1 - 21 (21page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.1.1

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In this technically advanced era, we are surrounded by smartphones, computers, and cameras, whichhelp us to store visual information in 2D image planes. However, such images lack 3D spatial information aboutthe scene, which is very useful for scientists, surveyors, engineers, and even robots. To tackle such problems,depth maps are generated for respective image planes. Depth maps or depth images are single image metric whichcarries the information in three-dimensional axes, i.e., xyz coordinates, where z is the object’s distance from cameraaxes. For many applications, including augmented reality, object tracking, segmentation, scene reconstruction,distance measurement, autonomous navigation, and autonomous driving, depth estimation is a fundamental task. Much of the work has been done to calculate depth maps. We reviewed the status of depth map estimation usingdifferent techniques from several papers, study areas, and models applied over the last 20 years. We surveyeddifferent depth-mapping techniques based on traditional ways and newly developed deep-learning methods. Theprimary purpose of this study is to present a detailed review of the state-of-the-art traditional depth mappingtechniques and recent deep learning methodologies. This study encompasses the critical points of each methodfrom different perspectives, like datasets, procedures performed, types of algorithms, loss functions, and well-known evaluation metrics. Similarly, this paper also discusses the subdomains in each method, like supervised,unsupervised, and semi-supervised methods. We also elaborate on the challenges of different methods. At theconclusion of this study, we discussed new ideas for future research and studies in depth map research.
#Depth maps #Monocular depth estimation #3D reconstruction #Autonomous system #Deep learning #CNN #Review

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