论文笔记-深度估计(3)Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale...

最新推荐文章于 2025-07-03 23:21:15 发布
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分类专栏： 深度、位姿估计
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Kevin_cc98/article/details/78935659
该论文提出了一种共同的多尺度卷积架构，用于预测深度、表面法线和语义标签。通过三个阶段的网络，解决了2014年论文中未输出像素级深度预测的问题。Scale 1使用VGG或AlexNet提取特征，Scale 2进行预测，Scale 3提高分辨率，以获得更清晰的输出。深度和法向量的损失函数改进，增加了平滑度，避免了额外的处理步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Architecture

这篇文章是eigen 2015年的新文章，基于同样的模型，同样的初始化和大概相同的参数，可以用来得到深度，表面法向量或语义标签。

1.网络介绍

它的Pipeline如图:
这里写图片描述

这里写图片描述

三个stage的网络，scale1的输入与池化后的原图片concatenate，scale2的输入与池化后的原图片进行concatenate。相对于2014年的论文Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network中没有输出像素级深度预测的问题，新增了scale3用来unsample。

2.Scale 1-Full-Image:

先对它进行一个VGG或AlexNet的网络来提取feature map，到layer1.6为止。然后用1x1的卷积核来降维，减少计算数量。

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谷歌浏览器（Google Chrome）以其速度快、稳定性高、安全性强等特点成为纯净浏览的首选。文章推荐了离线安装包的下载方式（https://pan.quark.cn/s/9ddb39371a55），并详细介绍了安装步骤，帮助用户避开广告插件困扰。该浏览器支持多平台使用，提供智能搜索和隐私保护等功能，谷歌浏览器离线版，适合办公族和学生党使用。
Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale... 论文笔记
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A novel dual-scale ensemble learning paradigm with error correction for predicting daily ozone concentration based on multi-decomposition process and intelligent algorithm optimization, and its application in heavily polluted regions of China
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