Vi föreslår GeoNet, ett gemensamt oövervakat inlärningsramverk för monokulärt djup, optiskt flöde och egorörelseuppskattning från videor. De tre komponenterna är kopplade till karaktären av 3D scen geometri, gemensamt lärt av vårt ramverk på ett end-to-end sätt. Särskilt, geometriska relationer extraheras över förutsägelser av enskilda moduler och sedan kombineras som en bild rekonstruktion förlust, resonemang om statiska och dynamiska scendelar separat. Dessutom föreslår vi en adaptiv förlust av geometrisk konsekvens för att öka robustheten mot extremister och icke-Lambertiska regioner, som löser ocklusioner och texturproblem på ett effektivt sätt. Experimentering på KITI kördata visar att vårt system uppnår toppmoderna resultat i alla de tre uppgifterna, presterar bättre än tidigare oövervakade metoder och jämförs med övervakade.
Förutom djup och egoism, Yin et al. REF lär sig också gemensamt optiskt flöde från början till slut på ett sätt som medför ytterligare geometriska begränsningar.
GeoNet: Unsupervised Learning of Dense Depth, Optical Flow and Camera Pose
{'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']}