Djupa inlärningstekniker har möjliggjort snabba framsteg i monokulära djupuppskattningar, men deras kvalitet begränsas av problemets oprecisa karaktär och bristen på dataset av hög kvalitet. Vi uppskattar djupet från en enda kamera genom att utnyttja den autofokuserade hårdvaran dual-pixel som blir allt vanligare på moderna kamerasensorer. Klassiska stereoalgoritmer och tidigare inlärningsbaserade djupuppskattning tekniker underperform när tillämpas på denna dualpixel data, den förra på grund av alltför starka antaganden om RGB bildmatchning, och den senare på grund av att inte utnyttja förståelsen av optik av dual-pixel bildbildning. För att göra det möjligt för inlärningsbaserade metoder att fungera bra på dubbelpixelbilder, identifierar vi en inneboende tvetydighet i det djup som uppskattas från dubbelpixel, och utvecklar ett tillvägagångssätt för att uppskatta djupet upp till denna tvetydighet. Med vårt tillvägagångssätt kan befintliga monokulära djupuppskattningsmetoder effektivt tillämpas på dubbelpixeldata, och mycket mindre modeller kan konstrueras som fortfarande ger hög kvalitet djup. För att visa detta fångar vi en stor datauppsättning av in-the-wild 5-viewpoint RGB-bilder parade med motsvarande dubbelpixeldata, och visar hur view övervakning med dessa data kan användas för att lära sig djup upp till den okända tvetydigheten. På vår nya uppgift är vår modell 30 % mer exakt än något tidigare arbete med inlärningsbaserad monokulär eller stereoskopisk djupuppskattning.
Nyligen har en handfull tekniker föreslagits för att återvinna djup från en enda kamera med hjälp av dual-pixels REF 45].
Learning Single Camera Depth Estimation Using Dual-Pixels
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}