Изменения
→Обучение без учителя поиска карты глубины из видео (2017)
Будем использовать сверточные нейронные сети c глубиной одного вида и многовидовой камерой из неупорядоченного видеоряда. Метод базируется на синтезе видов. Сеть загружает фото объекта в качестве данных ввода и выводит карту глубины на каждый пиксель. Вид объекта может быть синтезирован исходя из глубины на каждого пикселя снимка позиционирования и четкости ближнего вида. Синтез может быть дифференцирован с CNN по геометрии и модулям позиционирования.
Авторы взяли на вооружение архитектуру DispNet<ref name="dispNet"> Nikolaus Mayer, Eddy Ilg, Philip Hausser, Philipp Fischer "A Large Dataset to Train Convolutional Networks
for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation" [https://arxiv.org/pdf/1512.02134.pdf]</ref>, которая сконструирована в виде енкодера - энкодера и декодера с пропущенными соединениями и многомасштабными блоками предсказания. Функция активации ReLU отслеживает все сверточные слои кроме предсказанных.
Вид объекта со всех источников формирует входные данные в сеть позиционной оценки. На выходе получается относительная позиция между видом объекта и видом каждого источника. Сеть состоит из двух 7 шаговых сверток за которым следует свертка 1 х 1. За исключением последнего слоя свертки, где применяется нелинейная активация, все другие отслеживаются функцией активации ReLU. Сеть объяснимых предсказаний дает доступ к первым пяти закодированным слоям сети позиционирования. За ней следуют 5 слоев обратной свертки с многомасштабными блоками предсказаний. Кроме слоев предсказаний все уровни свертки и обратной свертки отслеживаются ReLU.
