相机标定作为计算机视觉与机器人领域中的基础技术，始终是场景理解与决策推断的核心支撑——它构建了标准化的成像空间与精确的几何先验。然而，传统标定方法通常依赖繁琐的人工操作与特定的场景假设，难以灵活适配不同相机模型与实际应用场景。近年来，深度学习的兴起为这一难题带来了转机，全自动标定方案逐步成为现实。从学习机制到网络架构，从先验知识到优化函数，再到数据集构建，各类探索齐头并进，成果丰硕。

本篇综述首次系统性地梳理了深度学习驱动下的相机标定技术，全面覆盖深度学习时代以来（约8年）各类相机模型的标定进展。重点关注的标定类别包括标准针孔相机、畸变相机、跨视角模型与跨传感器模型，路线契合当前研究热点与市场需求。在每个类别中，我们深入分析了技术发展的贡献点、优势与局限，并展望了未来可能的研究方向。此外，我们还整合并公开了一套全面的评测基准数据集，包含不同仿真环境下的合成数据以及真实相机采集的图像与视频序列，每个样本均附带准确的标定结果、相机参数或视觉线索。最后，我们讨论了整个领域仍面临的挑战与未来研究方向。

一、相机模型及标定目标

相机模型描述了三维世界坐标点到二维图像平面的投影过程。不同相机与传感器系统对应不同的参数模型。本综述从标准针孔相机模型入手，回顾了内参、外参及几何表征。随后，结合深度学习发展与市场需求，介绍了更复杂的模型，如广角/鱼眼相机、卷帘门模型、跨视角模型以及相机-雷达联合模型。特别地，传统标定中部分目标本身是隐式且异质的，因此我们专门总结了更适合神经网络学习的新标定目标——这些目标能加速训练收敛、提升标定性能。更多细节可参阅补充材料第二部分。

本综述涵盖了当前市场主流的相机模型、标定目标及其拓展应用

二、基于深度学习的相机标定范式及策略

在工业界与学术界，标准工具（如OpenCV、Kalibr）已较为成熟，因此相机标定在计算机视觉最新进展中常被忽略。然而，面对单张图像或自然场景下的图像序列，传统方法仍面临挑战——尤其当数据来自互联网或未知相机模型时。深度学习恰好为此提供了新思路，使全自动标定成为可能。我们主要从学习范式与学习策略两个维度梳理相关工作。

学习范式

受不同神经网络架构启发，研究人员探索出两种主流的深度学习相机标定范式。

第一种是回归范式。它利用卷积层与全连接层从输入中直接回归标定目标，再将所得参数用于畸变矫正、相机定位、三维重建等后续任务。该范式研究最早，几乎所有相机模型的第一个深度学习工作均属此类，例如内参标定（Deepfocal[21]）、外参标定（PoseNet[22]）、广角相机标定（Rong[23]）、卷帘门标定（URS-CNN[23]）、相机-雷达联合标定（RegNet[27]）等。

第二种是重建范式。它完全摒弃参数回归的思路，转而采用全卷积网络直接从输入学习像素级映射函数，将待标定域映射至标定域。这种方式专注于像素级重建，可与后续任务联合学习，实现无参数、一阶段的标定。经典算法包括针孔相机（MisCaliDet[108]）、广角相机（DR-GAN[31]）、卷帘门模型（DeepUnrollNet[46]）、相机-雷达模型（CFNet[153]）等。

学习策略

在基于深度学习的相机标定发展过程中，各类学习策略均有所尝试，其中有监督学习占比超过90%。鉴于标注数据耗时费力，越来越多研究者开始探索半监督、弱监督、无监督及自监督学习，以降低对参数标签的依赖。这些策略的研究重心也从数据量与网络层数的堆叠，逐渐转向对数据本身先验知识的挖掘。

在相机标定中，几何先验的优势在于高效利用数据——它消除了网络从数据中学习这些信息的必要性，使框架更易解释，并能更好地适应相近的数据分布。此外，强化学习也被用于动态解决标定问题。不过，该领域仍有大量学习策略尚未被充分开发，如主动学习、少样本学习及零样本学习。这些策略有望进一步提升标定算法的效率与鲁棒性，从而拓展至医疗图像处理、军事侦察及自动驾驶等应用场景。

三、具体研究进展及讨论

本综述的结构与层次分类如下图所示，每个部分对应不同相机模型或拓展模型的研究进展。第三章介绍标准针孔相机标定，按标定目标分为内参标定、外参标定、内外参联合标定。第四章介绍畸变相机模型标定，按畸变类型分为径向畸变与卷帘门畸变——径向畸变按学习范式分类概述，卷帘门畸变按数据类型逐一分析。第五章介绍跨视角模型应用，按算法流程分为直接方案、级联方案与迭代方案。第六章介绍跨传感器模型标定，特别是相机-雷达联合标定，按标定目标分为像素级、语义级及物体/关键点级标定。每一章中，我们还归纳了对应模型下的深度学习研究趋势，并展望了未来可能的技术路径。

有趣的是，尽管不同模型标定算法之间的发展鲜有关联，但研究趋势均呈现出从回归范式向重建范式的拓展。新标定目标的发展也不谋而合。此外，部分方案根据传统标定流程重新设计了每个学习模块的结构与功能，在灵活整合几何求解算法的同时，大幅提升了网络的可解释性。更多分析与讨论详见综述第三章至第六章。

本综述的结构与层次分类，其中每个类别下列出了一些经典方法

四、评测基准

在基于深度学习的相机标定领域，此前一直缺乏公开且统一的评测基准。为此，我们整合并构建了一个数据集，用于评估不同方法的泛化性能。数据集的图像与视频由不同相机在各种场景下拍摄，涵盖模拟环境与真实世界。我们还基于不同条件提供了标定的真实结果、参数标签与视觉线索，如下图所示。特别地，对于畸变相机模型，我们使用约40种广角相机采集室内的原始数据，每个数据均附带内参、外参与畸变系数。为丰富场景多样性，我们还利用一辆配备多种标定相机的车载系统采集街景环境下的视频序列，覆盖白天、黑夜及不同天气条件。

五、未来研究展望

相机标定是计算机视觉与机器人领域中基础但仍充满挑战的课题。从上述技术回顾与趋势洞察来看，当前深度学习方法仍有较大提升空间。第三章至第六章已讨论了各类相机模型未来的技术路径，此处我们提出一些更具宏观视野、可能受到整个社区关注的研究方向。

序列标定的拓展

现有深度学习研究主要聚焦于单张图像标定，忽略了采集序列中的时空相关性。将现有方法应用于第一帧再传播至后续帧虽然直接，但无法保证每帧标定完美，误差会贯穿整个序列。学习时空相关性可为网络提供运动结构相关知识，同时也在一定程度上契合传统相机标定的思想。

标定目标的革新

传统标定目标与图像特征之间的关系是隐式的，难以被神经网络准确学习。为此，一些研究开发了新颖的学习目标以替代传统目标，为神经网络提供了更友好的学习表征。此外，还有一些中间几何表示方法被提出，用以弥合图像特征与标定目标之间的差距，例如反射振幅系数图、矫正流、表面几何与法向流等。展望未来，设计更明确、更合理的标定目标学习方法仍潜力巨大。

预训练策略的探索

在深度学习中，使用ImageNet预训练已成为广泛采用的策略。然而近期研究表明，该方法对特定相机标定任务（如广角相机标定）反而会产生负面影响，主要原因在于数据差距与任务差距。此外，据我们所知，针对超过单个图像和单个模态的标定预训练策略，相关领域尚未深入研究。因此，探索面向相机标定的深度学习预训练策略，是一个既有价值又有趣的方向。

隐式、统一模型的构建

基于深度学习的相机标定方法大多沿用传统参数化相机模型，这类模型缺乏适应复杂情况的灵活性。非参数化相机模型将每个像素与其对应的三维入射光线关联起来，克服了参数化模型的限制。它还允许隐式且统一的标定，通过像素级回归适配所有相机类型，避免了显式特征提取与几何求解等过程。深度学习方法在重建式标定中展现的潜力，使非参数化模型值得重新审视，未来有可能取代参数化模型。

另一方面，研究人员将隐式、统一表示的优势与神经辐射场（NeRF）相结合，用于重建三维结构与合成新视角。自标定NeRF方法可应用于任意非线性畸变的通用相机，探索了无需标定目标即可学习深度与自运动的端到端流程。

我们认为，隐式与统一相机模型未来既可用于优化基于学习的标定算法，也可集成到下游的三维视觉任务中。同时，该领域精心设计的几何先验、标定策略、优化方式及学习表征等，也可启发NeRF等领域的发展，进一步摆脱对相机参数与相机模型的依赖。

更多未来研究方向，特别是相机标定的实际应用研究点，详见补充材料第三章。

六、总结

我们提供了一份深度学习驱动下的相机标定技术综述，涵盖传统相机模型、新的学习范式与策略、现有方法的详细回顾、公开基准测试以及未来研究方向。为展示发展脉络与现有工作之间的联系，我们提出了一种新的精细分类法，同时考虑相机模型与拓展应用对文献进行归类。在每个类别中，我们对研究方法的贡献点、优势与局限性均进行了深入讨论。我们将维护一个开放的GitHub仓库，定期更新最新工作与数据集。希望本篇综述能为相关研究与从业者提供重要参考，并推动该领域未来发展。