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CVPR 2023 | 苏黎世联邦理工&电子科大出品:利用多变量高斯优化单张图像的深度估计
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本文介绍了一种用神经网络预测单张图片深度的方法,称为单张图片深度预测(SIDP)。由于这个问题本质上是不适定的,因此该方法需要在训练集上建立一个可靠的模型,以可靠地预测测试时的每个像素的深度。为了解决深度预测的不精确性,文章提出了一种连续建模每个像素深度的方法,并用多元高斯分布来建模每个像素的场景深度。与现有的不确定性建模方法不同,本方法引入了像素深度协方差建模,以编码其深度依赖性。为了解决这种像素深度协方差建模导致的计算量问题,文章采用了一种学习低秩近似的方法。在KITTI、NYU和SUN-RGB-D等基准数据集上测试表明,该方法的准确度(命名为MG)在KITTI深度预测基准排行榜上处于前列。 Title:Single Image Depth Prediction Made Better: A Multivariate Gaussian Take Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.18164.pdf
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