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

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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。

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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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