Detta papper studerar enbild djup perception i det vilda, dvs. återhämta djup från en enda bild som tas i oinskränkta inställningar. Vi introducerar en ny datauppsättning "Depth in the Wild" bestående av bilder i det vilda kommenterade med relativt djup mellan par av slumpmässiga punkter. Vi föreslår också en ny algoritm som lär sig att uppskatta metriska djup med hjälp av annoteringar av relativt djup. Jämfört med den senaste tekniken är vår algoritm enklare och presterar bättre. Experiment visar att vår algoritm, i kombination med befintliga RGB-D data och våra nya relativa djup annoteringar, avsevärt förbättrar enbild djup perception i det vilda. Figur 1: Vi crowdsource annotations of relative djupe och träna ett djupt nätverk för att återhämta djup från en enda bild tagen i okonstruerade inställningar ("i wild").
Chen och Al. introducerade en ny datauppsättning kallad Djup I Wild (DIW), bestående av relativa djuppunkter tagna i okonstruerade inställningar REF.
Single-Image Depth Perception in the Wild
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}