技术标签: 机器学习 计算机视觉 深度学习 人工智能 论文笔记
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摘要
引言
相关工作
方法
方法主要描述单目深度估计网络,输入一张彩色图片 I t I_t It,生成对应的深度图 D t D_t Dt
自监督训练:自监督的深度估计主要将学习的问题描述为新视角合成的问题,实现过程中,通过训练一个网络用于预测来自另一个视角的目标图像,通过使用中间表示进行图像的约束和合成,本文中的中间表示即为深度图或者视差图,利用模型图区这件表示的深度图,由于可以重建新视角的图像不止一个,因此这个问题是一个病态的问题,典型的双目和多视图立体匹配方法通常通过圆滑性、计算图像一致性等用于解决全局优化和每个像素的深度值预测的问题
本文将此问题形式化为最小的图像重投影 Loss 问题,对于每个源视点 I t ′ I_{t^{'}} It′,对应目标图像的姿态 T t → t ′ T_{t \to t^{'}} Tt→t′ ,预测得到的深度图 D t D_t Dt 用于最小图像的重投影 Loss L p L_p Lp
L p = ∑ t ′ p e ( I t , I t → t ′ ) L_p=\sum_{t^{'}}pe(I_t,I_{t \to t^{'}}) Lp=∑t′pe(It,It→t′)
I t → t ′ = I t ′ < p r o j ( D t , T t → t ′ , K ) > I_{t \to t^{'}}=I_{t^{'}}<proj(D_t,T_{t \to t^{'}}, K)> It→t′=It′<proj(Dt,Tt→t′,K)>
其中,pe 是图像重投影的误差,也就是像素空间的 L1 距离; p r o j ( ) proj() proj() 函数是根据图像和深度合成信徒想的重投影操纵;<> 是重采样操作;为了简化描述,假设所有视角的预计算的相机参数 K 相同
本文使用的 Loss 除了 L1 还加上 SSIM Loss 用于描述结构性损失,即为:
p e ( I a , I b ) = α 2 ( 1 − S S I M ( I a , I b ) ) + ( 1 − α ) ∣ ∣ I a − I b ∣ ∣ 1 pe(I_a,I_b)=\frac{\alpha}{2}(1-SSIM(I_a,I_b))+(1-\alpha)||I_a-I_b||_1 pe(Ia,Ib)=2α(1−SSIM(Ia,Ib))+(1−α)∣∣Ia−Ib∣∣1
α = 0.85 \alpha=0.85 α=0.85,再加上边缘的圆滑损失:
L s = ∣ ∂ x d t ∗ ∣ e − ∣ ∂ x I t ∣ + ∣ ∂ y d t ∗ ∣ e − ∣ ∂ y I t ∣ L_s=|\partial_xd_t^*|e^{-|\partial_x I_t|}+|\partial_yd_t^*|e^{-|\partial_y I_t|} Ls=∣∂xdt∗∣e−∣∂xIt∣+∣∂ydt∗∣e−∣∂yIt∣
d t ∗ = d t d t d_t^*=\frac{d_t}{\over{d_t}} dt∗=dtdt 是深度图的平均正则
改进的自监督深度估计:
像素级的最小化重投影误差
L p = m i n t ′ p e ( I t , I t ′ → t ) L_p=min_{t^{'}}pe(I_t,I_{t^{'}\to t}) Lp=mint′pe(It,It′→t)
自动掩膜去除无相关信息的像素
多尺度的估计
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