Vi anser att problemet med att uppskatta djupet av varje pixel i en scen från en enda monokulära bild. Till skillnad från traditionella metoder [18, 19], som försöker kartlägga från utseende funktioner till djup direkt, utför vi först en semantisk segmentering av scenen och använder semantiska etiketter för att vägleda 3D rekonstruktion. Detta tillvägagångssätt ger flera fördelar: Genom att känna till den semantiska klassen av en pixel eller region, kan djup och geometri begränsningar lätt genomdrivas (t.ex., "sky" är långt borta och "ground" är horisontellt). Dessutom kan djupet lättare förutsägas genom att mäta skillnaden i utseende med avseende på en given semantisk klass. Ett träd kommer till exempel att ha ett mer enhetligt utseende i fjärran än det närmar sig. Slutligen gör införlivandet av semantiska funktioner att vi kan uppnå toppmoderna resultat med en betydligt enklare modell än tidigare verk.
Med hjälp av en liknande filosofi uppskattar REF djupet av varje pixel i en scen från en enda monokulär bild styrd av semantisk segmentering, och förbättrar resultaten avsevärt.
Single image depth estimation from predicted semantic labels
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}