I detta dokument behandlar vi tre olika datorseende uppgifter med hjälp av en enda flerskalig convolutional nätverk arkitektur: djupförutsägelse, yta normal uppskattning, och semantisk märkning. Det nätverk som vi utvecklar kan anpassa sig naturligt till varje uppgift med hjälp av endast små modifieringar, regression från inmatningsbilden till utgångskartan direkt. Vår metod förfinar successivt förutsägelser med hjälp av en sekvens av skalor, och fångar många bilddetaljer utan någon superpixel eller låg nivå segmentering. Vi uppnår state-of-the-art prestanda på riktmärken för alla tre uppgifter.
David m.fl. förutsagt djup, ytan normala och semantiska etiketter genom att använda en gemensam multi-scale convolutional arkitektur REF.
Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-scale Convolutional Architecture
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}