Området för självövervakade monokulära djupuppskattningar har sett enorma framsteg under de senaste åren. De flesta metoder antar stereo data är tillgänglig under träning men oftast underutnyttja den och endast behandla den som en referenssignal. Vi föreslår en ny självövervakad metod som använder både vänster och höger bild lika under utbildningen, men kan fortfarande användas med en enda ingång bild vid testtid, för monokulära djup uppskattning. Vår Siamese nätverk arkitektur består av två, två nätverk, varje lär sig att förutsäga en skillnad karta från en enda bild. Vid testtillfället används dock endast ett av dessa nätverk för att dra slutsatser om djupet. Vi visar state-of-the-art resultat på standard KITTI Eigen split-riktmärke samt är den högsta poäng självövervakade metoden på det nya KITTI-single view-riktmärket. För att visa vår metods förmåga att generalisera till nya datamängder ger vi ytterligare resultat på Make3D-riktmärket, som inte användes under utbildningen.
I färska studier som handlar om en djupuppskattning, Goldman et al. REF föreslog en självövervakad metod som använder stereobilder för utbildning med ett Siamese-nätverk, även om en enda bild också kan användas för testprocessen för att uppnå en monokulär djupuppskattning.
Learn Stereo, Infer Mono: Siamese Networks for Self-Supervised, Monocular, Depth Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}