SfMLearnerに基づく1枚の画像からの深度推定の高精度化

机译：基于SfM学习器的单幅图像深度估计的准确性更高

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単一画像から，対応するシーンの奥行マツプを推定する深層学習として,SfMLearnerが提案されている.本研究では,SfMLearnerを基礎として，その損失関数と入力時系列画像の枚数を変えたときの性能変化を実験的に検討し，今後の奥行推定の高性能化のための情報を獲得する.

机译：提出将SfMLearner作为深度学习，以从单个图像估计相应场景的深度图，在此研究中，基于SfMLearner改变损失函数和输入时间序列图像的数量，我们将通过实验研究这些变化和获取有关将来改善深度估计性能的信息。

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来源
《情報センシング研究会;信号処理研究会;メディア工学研究会;画像工学研究会;医用画像研究会;バイオメトリクス研究会》|2020年|9-12|共4页
会议地点
作者
熊倉湧太; 田川憲男;
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正文语种
中图分类
关键词
SfMLearner; 奥行推定;

机译：SfMLearner;深度估计;

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