論文研讀：2016 DeMoN Depth and Motion Network for Learning Monocular Stereo

摘要 1.將sfm當作一個學習問題； 2.訓練了一個CNN能夠通過連續無約束的圖片，計算深度和相機移動 3.CNN由多堆編碼-解碼網絡組成，核心部分是一個迭代網絡，能夠提高預測精度 4.本網絡能夠輸出：1）深度信息；2）相機運動信息；3）平面法向量；4）光流；5）光流匹配可信度。 5.相對於其他的能夠預測深度的網絡，DeMoN能夠學習到匹配的概念。 1.介紹：sfm 1.傳統的SFM由幾個固定的工

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