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利用大规模户外立体数据集的深度单目深度估计( Deep Monocular Depth Estimation Leveraging a Large-scale Outdoor Stereo Dataset )
J Cho D Min Y Kim K Sohn
目前用于单目深度估计的自监督方法主要是基于深度嵌套的卷积网络，该网络在训练阶段利用立体图像对或单目序列。然而，在遮挡区域和深度边界附近，它们往往表现出不准确的结果。本文提出了一种利用立体图像对进行单目深度估计的简单而有效的方法。本研究旨在提出一种学生-教师策略，即利用从更深层、更精确的教师网络中获得的辅助信息来训练浅层的学生网络。具体来说，我们首先充分利用双目对三维几何的感知训练立体教师网络，然后利用教师网络的深度预测训练学生网络进行单目深度推断。这使我们能够利用所有可用的深度数据从大量的未标记的立体对。我们提出了一种使用数据集合来合并教师网络的多个深度预测的策略，通过收集单个预测之外的非琐碎知识来改进训练样本。为了改进训练学生网络时使用的不准确的深度估计，我们进一步提出了立体置信度引导回归损失来处理遮挡、无纹理区域和重复模式中不可靠的伪深度值。为了补充现有的室外驾驶场景数据集，我们建立了一个新的大规模数据集，由一百万张使用手持立体摄像机拍摄的室外立体图像组成。最后，我们证明了单目深度估计网络提供了适合于高级视觉任务的特征表示。各种室外场景的实验结果证明了我们的方法的有效性和灵活性，优于现有的方法。
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