Lärande baserade metoder har visat mycket lovande resultat för uppgiften att djupuppskattning i enstaka bilder. De flesta befintliga metoder behandlar dock djupförutsägelse som ett övervakat regressionsproblem och kräver därför stora mängder motsvarande uppgifter om sanningsdjup på marken för utbildning. Att bara registrera kvalitetsdjupdata i en rad olika miljöer är ett utmanande problem. I detta dokument förnyar vi bortom befintliga metoder, ersätter användningen av explicita djupdata under utbildningen med lättare att få tag på kikare stereofilmer. Vi föreslår ett nytt utbildningsmål som gör det möjligt för vårt konvolutionella neurala nätverk att lära sig att utföra enkelbild djup uppskattning, trots avsaknaden av mark sanning djup data. Genom att utnyttja epipolära geometriska begränsningar genererar vi olika bilder genom att utbilda vårt nätverk med en bildrekonstruktionsförlust. Vi visar att lösa för bildrekonstruktion ensam resulterar i dålig kvalitet djup bilder. För att lösa detta problem föreslår vi en ny utbildningsförlust som förstärker samstämmigheten mellan de skillnader som uppstår i förhållande till både vänster- och högerbilder, vilket leder till förbättrad prestanda och robusthet jämfört med befintliga strategier. Vår metod producerar toppmoderna resultat för monokulär djupuppskattning på KITTI driving dataset, även outperforming övervakade metoder som har tränats med mark-sanning djup.
Av denna anledning följer vi i detta dokument riktlinjerna i REF, för närvarande den obestridda state-of-the-art för oövervakade monokulära djup uppskattning.
Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}