Изменения

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.

[[Файл:Samplers.png|thumb|240px| Рисунок 6. Примерная архитектура сети с консистенцией слева направо <ref name="cvrp2017">Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Gabriel J. Brostow "Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency" Figure 3 </ref>]]