Det senaste arbetet har visat att CNN-baserade djup- och egorörelseskattningar kan läras med hjälp av omärkta monokulära videor. Prestandan begränsas dock av oidentifierade rörliga föremål som bryter mot det underliggande statiska scenantagandet i geometrisk bildrekonstruktion. Mer påtagligt, på grund av brist på ordentliga begränsningar, nätverk output skala-inkonsekventa resultat över olika prover, dvs., ego-motion nätverk kan inte ge full kamera banor över en lång videosekvens på grund av den per-frame skala tvetydighet. Detta dokument tar itu med dessa utmaningar genom att föreslå en geometrisk konsekvensförlust för skalkonsistenta förutsägelser och en framkallad självupptäckt mask för hantering av rörliga föremål och ocklusioner. Eftersom vi inte utnyttjar lärande med flera uppgifter som de senaste verken, är vårt ramverk mycket enklare och effektivare. Omfattande utvärderingsresultat visar att vår djupskattare uppnår toppmoderna prestanda på standarddatauppsättningarna KITTI och Make3D. Dessutom visar vi att vårt egorörelsenätverk kan förutsäga en globalt skala-konsistent kamerabana för långa videosekvenser, och den resulterande visuella odometri noggrannheten är konkurrenskraftig med den toppmoderna modellen som tränas med stereovideor. Såvitt vi vet är detta det första arbetet för att visa att djupa nätverk utbildade med monokulära videosnuttar kan förutsäga globalt skala-konsistenta kamerabanor över en lång videosekvens.
Därför, Bian et al. REF tar itu med denna utmaning genom en geometrisk förlust för skalkonsistens.
Unsupervised Scale-consistent Depth and Ego-motion Learning from Monocular Video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}