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#772
summarized by : Anonymous
どんな論文か?
単一画像からのシーンの奥行推定のため、左右の視差の間の双方向循環関係を利用する新しい目的関数を提案。
ネットワークが立体画(a stereo pair)の共可視領域と遮蔽領域の両方を扱うことを可能にする適応正則化スキームを紹介。
新規性
立体画をトレーニングデータで使用することで、ピクセル毎のグランドトゥルース(ground-truth)なしでシーン構造を仮定(推論)、大域的な正確さを維持しながら、より詳細な深度マップを生成することを可能にした。
結果
KITTI 2015 split/KITTI Eigen splitの2つのデータセットで単眼深度推定の評価を実施。
ベンチマークで最高精度(SOTA)を示し、この手法がMake3Dに一般化されることを示した。
その他(なぜ通ったか?等)
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