Tidigare monokulära djupuppskattningsmetoder tar en enda vy och regresserar direkt de förväntade resultaten. Även om den senaste tidens framsteg görs genom att tillämpa geometriskt inspirerade förlustfunktioner under utbildningen, innebär inferensproceduren inte uttryckligen några geometriska begränsningar. Därför är dessa modeller helt beroende av kvaliteten på data och effektiviteten i lärandet att generalisera. Detta leder antingen till suboptimala resultat eller till efterfrågan på enorma mängder dyra fakta som är märkta på marken för att generera rimliga resultat. I detta dokument visar vi för första gången att det monokulära djupuppskattningsproblemet kan omformuleras som två delproblem, ett synsyntesförfarande följt av stereomatchning, med två spännande egenskaper, nämligen i) geometriska begränsningar kan uttryckligen införas under inferensen; ii) efterfrågan på märkta djupdata kan minskas avsevärt. Vi visar att hela rörledningen fortfarande kan tränas på ett end-to-end-sätt och denna nya formulering spelar en avgörande roll för att främja prestandan. Den resulterande modellen överträffar alla tidigare monokulära djupuppskattningsmetoder samt stereoblockmatchningsmetoden i det utmanande KITTI-datasetet genom att endast använda ett litet antal verkliga träningsdata. Modellen generaliserar också väl till andra monocular djup uppskattning riktmärken. Vi diskuterar också konsekvenserna och fördelarna med att lösa monokulära djupuppskattningar med stereometoder.
Luo m.fl. REF formulerade det monokulära djupuppskattningsproblemet som ett synsyntesförfarande följt av en djup stereomatchningsmetod.
Single View Stereo Matching
{'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']}