Vi betraktar problemet med djupuppskattning från en enda monokulär bild i detta arbete. Det är en utmanande uppgift eftersom det inte finns några tillförlitliga djupsignaler, t.ex. stereokorrespondenser, rörelser etc. Tidigare insatser har varit inriktade på att utnyttja geometriska föregångare eller ytterligare informationskällor, med alla handgjorda funktioner. Nyligen finns det ökande bevis för att funktioner från djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) sätter nya rekord för olika synapplikationer. Å andra sidan, med tanke på den kontinuerliga egenskapen hos djupvärden, djupuppskattningar kan naturligt formuleras till en kontinuerlig villkorlig slumpmässig fält (CRF) lärande problem. Därför presenterar vi i detta dokument en djup konvolutionell neural fältmodell för att uppskatta djup från en enda bild, syftar till att gemensamt utforska kapaciteten hos djup CNN och kontinuerlig CRF. I synnerhet föreslår vi ett djupgående strukturerat utbildningsprogram som lär sig de oföränderliga och parvisa potentialerna i kontinuerlig CRF inom en enhetlig djup CNN-ram. Den föreslagna metoden kan användas för djupuppskattningar av allmänna scener utan geometriska föregångare eller någon ytterligare information som injiceras. I vårt fall kan integralen av partitionsfunktionen beräknas analytiskt, så vi kan exakt lösa log-likelihood optimering. Dessutom är det mycket effektivt att lösa MAP-problemet för att förutsäga djupet av en ny bild eftersom det finns slutna lösningar. Vi visar experimentellt att den föreslagna metoden överträffar toppmoderna djupuppskattningsmetoder på både inomhus- och utomhusscensdata.
För kontinuerlig djupförutsägelse, Liu et al. REF använder djupa konvolutionella neurala fält för att lära sig end-to-end unary och parvisa potentialer av CRF för att underlätta utbildningsprocessen.
Deep convolutional neural fields for depth estimation from a single image
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}