论文笔记_S2D.34-2015-CVPR_从单张图像进行深度估计的深度卷积神经场

基本情况

• 题目：Deep Convolutional Neural Fields for Depth Estimation from a Single Image
• 出处：Liu, F., Shen, C., & Lin, G. (2015). Deep convolutional neural fields for depth estimation from a single image. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 5162-5170).

• 相似？：论文笔记_S2D.37_2015-TPAMI_使用深度卷积神经场从单目图像学习深度 Learning depth from single monocular images using deep convolutional neural fields

摘要

我们在这项工作中考虑了从单张单目图像进行深度估计的问题。由于没有可靠的深度线索，例如立声对应关系，运动等，因此这是一项艰巨的任务。以前的工作一直集中在利用几何先验或其他信息源上，而所有这些都使用手工制作的功能。最近，越来越多的证据表明，深度卷积神经网络（CNN）的功能正在为各种视觉应用创造新记录。另一方面，考虑到深度值的连续特性，深度估计自然可以公式化为连续条件随机场&#