En enda färgbild kan innehålla många signaler informativa mot olika aspekter av lokal geometrisk struktur. Vi närmar oss problemet med monokulära djupuppskattning genom att använda ett neuralt nätverk för att producera en mellannivå representation som sammanfattar dessa signaler. Detta nätverk utbildas för att karakterisera lokal scengeometri genom att förutsäga, på varje bildplats, djupderivat av olika order, orienteringar och skalor. I stället för en enda uppskattning för varje derivat, resulterar nätverket sannolikhetsfördelningar som gör det möjligt att uttrycka förtroende för vissa koefficienter, och tvetydighet om andra. Scendjupet uppskattas sedan genom att harmonisera denna överkompletta uppsättning av nätverksprognoser, med hjälp av en globaliseringsprocess som finner en enda konsekvent djupkarta som bäst matchar alla lokala derivatdistributioner. Vi visar hur effektivt detta tillvägagångssätt är genom utvärdering av NYU v2-djupdata.
Chakrabarti m.fl. REF använde ett neuralt nätverk (VGG-19) för att närma sig problemet med monokulära djupuppskattning med hjälp av ett globaliseringsförfarande för att hitta en konsekvent djupkarta som kunde matcha alla lokala derivatdistributioner.
Depth from a Single Image by Harmonizing Overcomplete Local Network Predictions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}