基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计综述

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基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计综述
Self-supervised monocular depth estimation in dynamic scenes based on deep learning
“在动态场景深度估计领域，专家系统性梳理了基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计技术进展，为解决动态物体对深度估计的影响提供解决方案。”
2024年28卷第9期页码：2170-2186
纸质出版日期： 2024-09-07 ，
DOI： 10.11834/jrs.20233060
稿件说明：

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程彬彬，于英，张磊，王自全，江志鹏.2024.基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计综述.遥感学报，28（9）： 2170-2186

Cheng B B，Yu Y，Zhang L，Wang Z Q and Jiang Z P. 2024. Self-supervised monocular depth estimation in dynamic scenes based on deep learning. National Remote Sensing Bulletin， 28（9）：2170-2186
程彬彬，于英，张磊，王自全，江志鹏.2024.基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计综述.遥感学报，28（9）： 2170-2186 DOI： 10.11834/jrs.20233060.

Cheng B B，Yu Y，Zhang L，Wang Z Q and Jiang Z P. 2024. Self-supervised monocular depth estimation in dynamic scenes based on deep learning. National Remote Sensing Bulletin， 28（9）：2170-2186 DOI： 10.11834/jrs.20233060.