Vi presenterar en ny metod för att träna maskininlärningsalgoritmer för att uppskatta scendjup från en enda bild, genom att använda den information som tillhandahålls av en kameras bländare som övervakning. Tidigare arbeten använder en djupsensors utgångar eller bilder från samma scen från alternativa perspektiv som övervakning, medan vår metod istället använder bilder från samma synvinkel tagna med en varierande kameraöppning. För att göra det möjligt för läralgoritmer att använda bländareffekter som övervakning, introducerar vi två olika bländaråtergivningsfunktioner som använder indatabilden och förutsagda djup för att simulera de fältdjupseffekter som orsakas av verkliga kameraöppningar. Vi tränar en monocular djup uppskattning nätverk end-to-end för att förutsäga scenen djup som bäst förklara dessa finita bländare bilder som defocus-blurred renderingar av indata allt-i-fokus bild.
Focus customes kan också användas som handledning i utbildning en monocular djup uppskattning modell REF.
Aperture Supervision for Monocular Depth Estimation
{'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']}