I detta dokument behandlas problemet med djupuppskattning från en enda stillbild. Inspirerad av nya arbeten på flerskaliga konvolutionella neurala nätverk (CNN), föreslår vi en djup modell som säkrar kompletterande information som härrör från flera CNN sida utgångar. Avvikande från tidigare metoder erhålls integrationen med hjälp av kontinuerliga villkorliga slumpmässiga fält (CRF). I synnerhet föreslår vi två olika varianter, en baserad på en kaskad av flera CRF, den andra på en enhetlig grafisk modell. Genom att utforma en ny CNN implementering av medelfältsuppdateringar för kontinuerliga CRF, visar vi att båda föreslagna modeller kan betraktas som sekventiella djupa nätverk och att utbildning kan utföras end-to-end. Genom en omfattande experimentell utvärdering visar vi hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är och etablerar nya toppresultat på allmänt tillgängliga dataset.
Xu och al. REF säkring kompletterande information som härrör från flera CNN sidoutgångar genom att använda kontinuerliga CRF.
Multi-scale Continuous CRFs as Sequential Deep Networks for Monocular Depth Estimation
{'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']}