En betydande svaghet i de flesta nuvarande djupa konvolutionella neurala nätverk är behovet av att utbilda dem med hjälp av stora mängder manuellt märkta data. I detta arbete föreslår vi en oövervakad ram för att lära sig ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk för enkelseende djup förutsägelse, utan att kräva ett förträningsstadium eller kommenterade mark sanningen djup. Vi uppnår detta genom att utbilda nätverket på ett sätt som liknar en autoencoder. Vid träningstiden överväger vi ett par bilder, källa och mål, med liten, känd kamerarörelse mellan de två såsom ett stereopar. Vi utbildar den konvolutionella kodaren för uppgiften att förutsäga djupkartan för källbilden. För att göra det genererar vi uttryckligen en omvänd warp av målbilden med hjälp av det förutsagda djupet och kända inter-view förskjutning, för att rekonstruera källbilden; det fotometriska felet i återuppbyggnaden är återuppbyggnadsförlusten för kodaren. Förvärvet av dessa träningsdata är betydligt enklare än för likvärdiga system, kräver ingen manuell annotering, eller kalibrering av djupsensor till kamera. Vi visar att vårt nätverk utbildat på mindre än hälften av KITTI-datasetet (utan ytterligare förstärkning) ger jämförbar prestanda jämfört med den senaste teknikens övervakade metoder för ensidig djupuppskattning.
REF föreslog att man skulle uppskatta djupkartan från ett par stereobilder genom att införa förlust av vänster-höger konsekvens.
Unsupervised CNN for Single View Depth Estimation: Geometry to the Rescue
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}