Monokulära djupuppskattningar, som spelar en nyckelroll i förståelsen av 3D scengeometri, är i grunden ett illvilligt problem. Befintliga metoder baserade på djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) har undersökt detta problem genom att lära konvolutionella nätverk för att uppskatta kontinuerliga djupkartor från monokulära bilder. Vi finner dock att utbildning av ett nätverk för att förutsäga en hög rumslig upplösning kontinuerlig djupkarta ofta lider av dåliga lokala lösningar. I detta dokument antar vi att en kompromiss mellan rumsliga lösningar och djuplösningar kan förbättra nätverksutbildningen. Baserat på denna "kompromissprincip" föreslår vi ett regressionsklassificeringsnät (RCCN), som består av en regressionsgren som förutsäger en kontinuerlig djupkarta med låg rumslig upplösning och en klassificeringsgren som förutsäger en diskret djupkarta med hög rumslig upplösning. De två grenarna bildar en kaskadstruktur som gör det möjligt för klassificerings- och regressionsgrenarna att dra nytta av varandra. Genom att utnyttja storskaliga råutbildningsdata och vissa dataförstärkningsstrategier uppnår vårt nätverk topp- eller toppmoderna resultat på NYU Djup V2[1], KITTI [2] och Make3D [3] riktmärken.
Fu m.fl. I REF föreslogs en hybridmodell mellan klassificering och regression för att förutsäga diskreta djupkartor med hög upplösning och kontinuerliga djupkartor med låg upplösning.
A Compromise Principle in Deep Monocular Depth Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}