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开始做depth estimation了~
Depth estimation:深度估计
任务:从给定的单张照片或双目摄像机的照片求出深度。
根据训练时的训练数据可以分为下列三种:
1. 单个图片:直接进行回归网络得到深度的估计。为了提高精度会加入CRF等后处理。目前做的很多是加入额外的合成数据,有domain transfer的问题。
2. 双目相机的照片:通过网络求出disparity,结合已知的相机距离+焦距得到深度。将depth estimation问题变为image reconstruction。
3. 视频:估计出disparity,同时估计出相机参数,最终得到depth。
存在问题:
1. 需要大量深度标定好的训练数据,
2. 遮挡、重复纹理、反射表面、物体边缘等问题会造成错误估计
3. CNN 解决这个问题依靠的是理解高层语义信息,将语义信息和绝对depth value联系起来,如何加入低层geometry的信息。
之后有时间再更
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