Vi presenterar en ny oövervakad inlärningsram för single view djup uppskattning med hjälp av monocular videos. Det är välkänt i 3D vision att utvidga baslinjen kan öka noggrannheten djupuppskattning, och gemensamt optimera en uppsättning kameraposer och landmärken är viktigt. I tidigare monokulära oövervakade inlärningsramar används endast en del av de fotometriska och geometriska begränsningarna inom en sekvens som övervakande signaler. Detta kan resultera i en kort baslinje och överkompensering. Dessutom, tidigare verk uppskattar i allmänhet en låg upplösning djup från en låg upplösning impute bild. Det låga upplösningsdjupet är sedan interpolerat för att återställa den ursprungliga upplösningen. Denna strategi kan generera stora fel på objektgränser, eftersom djupet av bakgrund och förgrund är blandade för att ge hög upplösning djup. I detta dokument introducerar vi ett ramverk för anpassning av paket och ett superupplösningsnätverk för att lösa de två ovan nämnda problemen. I buntjustering, djup och poser av en bildsekvens är gemensamt optimerad, vilket ökar baslinjen genom att fastställa förhållandet mellan längre ramar. Superupplösningsnätverket lär sig att uppskatta ett högupplösningsdjup från en bild med låg upplösning. Dessutom introducerar vi klippförlusten för att hantera rörliga föremål och ocklusion. Experimentella resultat på KITI-datauppsättningen visar att den föreslagna algoritmen överträffar toppmoderna oövervakade metoder med hjälp av monokulära sekvenser, och uppnår jämförbara eller ännu bättre resultat jämfört med oövervakade metoder med stereosekvenser.
Zhou m.fl. REF föreslog att man skulle använda buntjustering samt ett superupplösningsnät för att förbättra djupuppskattningen.
Unsupervised Learning of Monocular Depth Estimation with Bundle Adjustment, Super-Resolution and Clip Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}