Sammanfattning-I den här artikeln tar vi itu med problemet med djupuppskattning från enstaka monokulära bilder. Jämfört med djupuppskattning med hjälp av flera bilder som stereodjupsuppfattning är djup från monokulära bilder mycket mer utmanande. Tidigare arbete fokuserar vanligtvis på att utnyttja geometriska tidigare eller ytterligare informationskällor, de flesta med hjälp av handgjorda funktioner. Nyligen finns det växande bevis för att funktioner från djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) sätta nya rekord för olika synapplikationer. Å andra sidan, med tanke på den kontinuerliga egenskapen hos djupvärden, djupuppskattningar kan naturligt formuleras som ett kontinuerligt villkorligt slumpmässigt fält (CRF) lärande problem. Därför presenterar vi här en djup konvolutionell neural fältmodell för att uppskatta djup från enskilda monokulära bilder, som syftar till att gemensamt utforska kapaciteten hos djup CNN och kontinuerlig CRF. I synnerhet föreslår vi ett system för djupt strukturerat lärande som lär sig den oföränderliga och parvisa potentialen hos kontinuerliga CRF inom en enhetlig djup CNN-ram. Vi föreslår sedan ytterligare en lika effektiv modell baserad på fullt konvolutionella nätverk och en ny superpixel pooling metod, som är 10 gånger snabbare, för att påskynda patch-wise convolutions i den djupa modellen. Med denna effektivare modell kan vi designa djupare nätverk för att uppnå bättre prestanda. Vår föreslagna metod kan användas för djupuppskattning av allmänna scener utan geometriska föregångare eller någon extra information injiceras. I vårt fall kan integralen av partitionsfunktionen beräknas i en sluten form så att vi exakt kan lösa log-likelihood maximization. Dessutom är det mycket effektivt att lösa problemet med att förutsäga djupet av en testbild eftersom det finns lösningar med sluten form. Experiment på både inomhus- och utomhusscendata visar att den föreslagna metoden överträffar toppmoderna djupuppskattningar.
Liu m.fl. REF presenterade djup konvolutionella neurala fält modell genom att kombinera djup modell med kontinuerlig CRF.
Learning Depth from Single Monocular Images Using Deep Convolutional Neural Fields
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}