Förmågan att förutsäga djup från en enda bild - med hjälp av nyligen gjorda framsteg i CNNs -är av allt större intresse för visionsgemenskapen. Ouppmärksamma strategier för lärande är särskilt tilltalande eftersom de kan använda mycket större och varierande monokulära videodataset under lärandet utan behov av marksanning djup eller stereo. I tidigare verk, separat pose och djup CNN prediktorer måste fastställas så att deras gemensamma utgångar minimerade det fotometriska felet. Inspirerad av de senaste framstegen inom direkt visuell odometri (DVO), hävdar vi att djupet CNN prediktor kan läras utan en pose CNN prediktor. Vidare visar vi empiriskt att införlivandet av en differentiable implementation av DVO, tillsammans med en ny djup normalisering strategi - substantially förbättrar prestanda över state of the art som använder monocular videos för utbildning.
Wang m.fl. REF visade nyligen att med hjälp av direkt visuell odometri tillsammans med djup normalisering avsevärt förbättrar prestanda på förutsägelse.
Learning Depth from Monocular Videos Using Direct Methods
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}