Övervakade djupt lärande metoder har visat lovande resultat för uppgiften att monokulära djup uppskattning; men förvärva mark sanning är kostsamt, och benägna att buller samt felaktigheter. Medan syntetiska dataset har använts för att kringgå ovan problem, de resulterande modellerna inte generalisera väl till naturliga scener på grund av den inneboende domänskifte. Den senaste tidens kontradiktoriska strategier för domänanpassning har fungerat bra för att minska skillnaderna mellan käll- och måldomäner. Men dessa metoder är oftast begränsade till en klassificeringsuppsättning och skalas inte väl för fullt-konvolutionella arkitekturer. I detta arbete föreslår vi AdaDepth - en oövervakad strategi för domänanpassning för den pixelvisa regressionsuppgiften monokulära djupuppskattning. Det föreslagna tillvägagångssättet saknar ovan nämnda begränsningar genom a) kontradiktoriskt lärande och b) uttryckligt införande av innehållskonsistens i den anpassade målrepresentationen. Vår oövervakade strategi presterar konkurrenskraftigt med andra etablerade metoder för djupuppskattningsuppgifter och uppnår toppmoderna resultat i en halvövervakad miljö.
REF föreslog en oövervakad strategi för domänanpassning för att anpassa djupprognoser från syntetiska RGB-D-par till naturliga scener i djupberäkningsuppgiften.
AdaDepth: Unsupervised Content Congruent Adaptation for Depth Estimation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}