Abstract-Depth uppskattning från enstaka monokulära bilder är en viktig komponent i scen förståelse. De flesta befintliga algoritmer formulerar djupuppskattning som ett regressionsproblem på grund av den kontinuerliga egenskapen djup. Indatans djupvärde kan dock knappast regresseras exakt till mark-sanningens värde. I detta dokument föreslår vi att man formulerar djupuppskattning som en pixelvis klassificeringsuppgift. Specifikt, vi först diskretisera de kontinuerliga mark-sanning djup i flera behållare och märka behållarna enligt deras djupintervall. Sedan löser vi problemet med djupuppskattning som klassning genom att träna ett fullständigt konvolutionellt djupt resterande nätverk. Jämfört med att uppskatta det exakta djupet av en enda punkt, är det lättare att uppskatta dess djupområde. Ännu viktigare, genom att utföra djupklassificering istället för regression, kan vi lätt få förtroende för en djup förutsägelse i form av sannolikhetsfördelning. Med detta förtroende kan vi tillämpa en informationsförlust för att utnyttja de förutsägelser som är nära mark-sanning under utbildningen, samt fullt anslutna villkorade slumpmässiga fält för efterbehandling för att ytterligare förbättra prestanda. Vi testar vår föreslagna metod på både inomhus och utomhus referens RGB-Depth dataset och uppnå toppmodern prestanda.
Förutom att regressera de exakta djupvärdena från en RGB-bild, Cao et al. REF omarbetad djupuppskattning som ett pixelmässigt klassificeringsproblem för att klassificera djupområdet för varje pixel.
Estimating Depth From Monocular Images as Classification Using Deep Fully Convolutional Residual Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}