Abstrakt. Djupuppskattning från en enda bild är ett grundläggande problem i datorseendet. I detta dokument föreslår vi en enkel men effektiv konvolutionell rumslig utbredningsnätverk (CSPN) för att lära affinitetsmatrisen för djupförutsägelse. Specifikt, vi antar en effektiv linjär förökning modell, där förökning utförs med ett sätt att återkommande konvolutionell operation, och affiniteten mellan angränsande pixlar lärs genom en djup convolutional neurala nätverk (CNN). Vi använder den designade CSPN till två djupuppskattning uppgifter ges en enda bild: (1) Förfina djuputgången från befintliga state-of-the-art (SOTA) metoder; (2) Konvertera glesa djup prover till en tät djup karta genom att inbädda djupprover inom förökningsproceduren. Den andra uppgiften är inspirerad av tillgängligheten av LiDAR som ger glesa men exakta djupmätningar. Vi experimenterade den föreslagna CSPN över de populära NYU v2 [1] och KITTI [2] dataset, där vi visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt förbättrar inte bara kvalitet (t.ex. 30% mer minskning av djupfel), men också hastighet (t.ex. 2 till 5× snabbare) av djupkartor än tidigare SOTA-metoder.
Cheng m.fl. I REF föreslogs ett rumsligt spridningsnät för att lära sig affinitetsmatrisen och visade dess effektivitet för att förbättra de befintliga SIDE-nätverkens prestanda.
Depth Estimation via Affinity Learned with Convolutional Spatial Propagation Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}