Nya tekniker i självövervakade monokulära djup uppskattning närmar sig prestanda övervakade metoder, men fungerar endast i låg upplösning. Vi visar att hög upplösning är nyckeln till hög trohet självövervakade monokulära djup förutsägelser. Inspirerad av de senaste djupt lärande metoderna för Single-Image Super-Resolution föreslår vi en subpixel-konvolutionell lagerförlängning för djup super-upplösning som exakt syntetiserar höga upplösningsskillnader från deras motsvarande lågupplösningskonvolutionella funktioner. Dessutom introducerar vi en differentiable flip-augmentation lager som exakt sammansmälter förutsägelser från bilden och dess horisontellt vända version, minska effekten av vänster och höger skugga regioner som genereras i olikhetskartan på grund av ocklusioner. Båda bidragen ger betydande resultatvinster jämfört med den senaste tekniken på ett självövervakat djup och ger en uppskattning av det offentliga KITI-riktmärket. En video av vårt tillvägagångssätt finns på https://youtu.be/jKNgBeBMx0I.
Nya verk REF 42] i självövervakade monokulära djupuppskattningar använder detta koncept för att super-lösen deras uppskattningar och ytterligare förbättra deras djupuppskattning prestanda.
SuperDepth: Self-Supervised, Super-Resolved Monocular Depth Estimation
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}