Scale- and shift-invariant losses

最新推荐文章于 2025-02-16 21:58:58 发布
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分类专栏： 那些不懂就整理的知识点 文章标签： 深度学习 transformer
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版权

[Paper]|[研读]|[loss]

Scale and shift-invariant loss

目录

动机

损失函数

结果

动机：

  • 已知：训练过程中，混合多个数据集，能够提高单眼深度估计的效果。
  • 但是：数据集之间的不兼容性，如来源不同、未知和不一致的尺寸/基线。
    • 深度的本质不同表示：直接深度表示和逆深度表示。
    • 尺度模糊性：对于某些数据源，深度只被给予到一个未知的尺度。
    • 位移的模糊性：一些数据集只提供未知的尺度和全局视差移动，这是未知基线的函数和由于后处理引起的主点的水平位移的
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