Vi anser uppgiften att 3D djupuppskattning från en enda stillbild. Vi har en övervakad inlärningsstrategi för detta problem, där vi börjar med att samla in en uppsättning monokulära bilder (av ostrukturerade inomhus- och utomhusmiljöer som inkluderar skogar, trottoarer, träd, byggnader, etc.) och deras motsvarande djupkartor för jord-sanning. Sedan tillämpar vi övervakad inlärning för att förutsäga värdet av djupkartan som en funktion av bilden. Djupuppskattning är ett utmanande problem, eftersom enbart lokala funktioner är otillräckliga för att uppskatta djupet i en punkt, och man måste ta hänsyn till bildens globala sammanhang. Vår modell använder en hierarkisk, flerskalig Markov Random Field (MRF) som innehåller multiskaliga lokala och globala bildfunktioner, och modellerar djup och relation mellan djup på olika punkter i bilden. Vi visar att även på ostrukturerade scener, vår algoritm ofta kan återställa ganska exakta djupkartor. Vi föreslår vidare en modell som innehåller både monocular cues och stereo (triangulation) cues, för att få betydligt mer exakta djup uppskattningar än vad som är möjligt med antingen monocular eller stereo cues ensam.
En discriminativt tränad multiscale Markov Random Field (MRF) introducerades i REF, för att optimalt säkra lokala och globala funktioner.
3-D Depth Reconstruction from a Single Still Image
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}