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MiniNet: An extremely lightweight convolutional neural network for real-time unsupervised monocular depth estimation

机译：MININET：一个极轻的卷积神经网络，用于实时无监督单眼深度估计

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作者
Jun Liu; Qing Li; Rui Cao; Wenming Tang; Guoping Qiu;
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年度 2020
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1. MiniNet: An extremely lightweight convolutional neural network for realtime unsupervised monocular depth estimation [J] . Liu Jun, Li Qing, Cao Rui, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 2020,第Auga期

机译：MININET：一个极轻的卷积神经网络，用于实时无监督单眼深度估计
2. UNSUPERVISED MONOCULAR DEPTH ESTIMATION OF DRIVING SCENES USING SIAMESE CONVOLUTIONAL LSTM NETWORKS [J] . International Journal of Innovative Computing Information and Control . 2020,第1期

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3. Depth estimation for a road scene using a monocular image sequence based on fully convolutional neural network [J] . Current Organic Synthesis . 2020,第3期

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4. Real-time Monocular Depth Estimation with Extremely Light-Weight Neural Network [C] . Mian-Jhong Chiu, Wei-Chen Chiu, Hua-Tsung Chen, International Conference on Pattern Recognition . 2021

机译：具有极轻的神经网络的实时单眼深度估计
5. Internal and External Feature Engineering Applied to Deep Learning with Convolutional Neural Networks for Monocular Relative Pose Estimation in Visual Odometry and Self-Localization [D] . Parkins, Franz Payton. 2020

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6. Object Detection and Depth Estimation Approach Based on Deep Convolutional Neural Networks [O] . Huai-Mu Wang, Huei-Yung Lin, Chin-Chen Chang 2021

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7. Multi range Real-time depth inference from a monocular stabilized footage using a Fully Convolutional Neural Network [O] . Pinard, Clément, Chevalley, Laure, Manzanera, Antoine, 2017

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