Detta dokument tar upp problemet med att uppskatta djupkartan för en scen med en enda RGB-bild. Vi föreslår en helt konvolutionell arkitektur, som omfattar resterande lärande, för att modellera den tvetydiga kartläggningen mellan monokulära bilder och djupkartor. För att förbättra utdataupplösningen presenterar vi ett nytt sätt att på ett effektivt sätt lära sig kartsampling inom nätverket. För optimering introducerar vi den omvända Huberförlusten som är särskilt lämplig för den aktuella uppgiften och driven av de värdefördelningar som vanligen finns på djupkartor. Vår modell består av en enda arkitektur som är utbildad end-toend och inte förlitar sig på efterbehandlingstekniker, såsom CRFs eller andra ytterligare förfining steg. Som ett resultat, det körs i realtid på bilder eller videor. I utvärderingen visar vi att den föreslagna modellen innehåller färre parametrar och kräver färre utbildningsdata än den senaste tekniken, samtidigt som man överträffar alla infallsvinklar på djupuppskattning. Kod och modeller är allmänt tillgängliga 5.
I REF föreslogs ett resterande nät med uppsamplingsmoduler för att ta fram kartor med högre upplösningsdjup.
Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks
{'venue': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}