Att förutsäga djupet är en viktig del i förståelsen av 3D-geometrin i en scen. För stereobilder räcker det med lokal korrespondens för uppskattning, men det är mindre enkelt att hitta djuprelationer från en enda bild, vilket kräver integration av både global och lokal information från olika håll. Dessutom är uppgiften till sin natur tvetydig, med en stor källa till osäkerhet som kommer från den övergripande skalan. I detta dokument presenterar vi en ny metod som tar itu med denna uppgift genom att använda två djupa nätverksstackar: en som gör en grov global förutsägelse baserad på hela bilden, och en annan som förfinar denna förutsägelse lokalt. Vi tillämpar också ett storskaligt fel för att mäta djuprelationer snarare än skala. Genom att utnyttja de råa datamängderna som stora källor till träningsdata uppnår vår metod toppmoderna resultat på både NYU Djup och KITTI, och matchar detaljerade djupgränser utan behov av superpixelation.
Eigen m.fl. REF tog itu med denna uppgift genom att använda två djupa nätverks stackar: den ena är att göra en grov global förutsägelse baserad på hela bilden och den andra är att förfina denna förutsägelse lokalt, som kan kombinera global och lokal information från olika håll.
Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}