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原创 Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network

预测深度是理解场景三维几何结构的重要组成部分。对于立体图像，只需局部对应就足以进行估计，而从单张图像中找到深度关系则不那么直接，需要整合来自各种线索的全局和局部信息。此外，这一任务本质上是模糊的，整体尺度带来的不确定性很大。在本文中，我们提出了一种新方法，通过采用两个深度网络堆栈来解决这一任务：一个基于整个图像进行粗略全局预测，另一个在局部对此预测进行细化。我们还应用了一种尺度不变的误差来帮助衡量深度关系而非尺度。