89
правок
Изменения
→Неконтролируемая оценка глубины монокуляра с консистенцией слева направо (CVPR 2017)
В данной работе<ref namrname="leftrigth"> Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Gabriel J. Brostow "Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency" [https://arxiv.org/abs/1609.03677v3]</ref> предлагается сверточная нейронная сеть, обученная выполнять оценку глубины одного изображения без реальных данных. Авторы предлагают сетевую архитектуру, которая выполняет сквозную оценку глубины изображения, полученного с 1 камеры, без учителя, что обеспечивает согласованность глубины слева направо внутри сети.
Сеть оценивает глубину, выводя смещения, которые искажают левое изображение, чтобы соответствовать правому. Левое входное изображение используется для вывода смещений слева направо и справа налево. Сеть генерирует предсказанное изображение с обратным отображением с помощью билинейного сэмплера. Это приводит к полностью дифференциальной модели формирования изображения.
Сверточная архитектура вдохновлена так же DipsNet'ом. Она состоит из двух частей—кодера и декодера. Декодер использует пропуск соединений из блоков активации кодера, чтобы распознавать детали с высоким разрешением. Сеть предсказывает две карты смещений — слева направо и справа налево.
