Abstrakt. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) behöver stora mängder data med marksanning, vilket är ett utmanande problem som har begränsat utvecklingen och den snabba spridningen av CNN:er för många datorseende uppgifter. Vi föreslår ett nytt ramverk för djupuppskattning från monokulära bilder med motsvarande självförtroende på ett självövervakat sätt. En helt differential patch-baserad kostnadsfunktion föreslås genom att använda Zero-Mean Normalized Cross Correlation (ZNCC) som tar flerskaliga patchar som en matchande strategi. Detta tillvägagångssätt ökar i hög grad noggrannheten och robustheten i djupinlärningen. Dessutom kan den föreslagna patchbaserade kostnadsfunktionen ge ett förtroende mellan 0 och 1 som sedan används för att övervaka utbildningen av ett parallellt nätverk för förtroendekarta lärande och uppskattning. Utvärdering av KITI-data visar att vår metod överträffar de senaste resultaten.
Chen och Al. REF föreslog en helt differentierad patchbaserad förlustfunktion med hjälp av Zero-Mean Normalized Cross Correlation (ZNCC) för monokulär djupuppskattning.
Self-Supervised Monocular Image Depth Learning and Confidence Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}