Multi-Scale Continuous CRFs as Sequential Deep Networks for Monocular Depth Estimation論文翻譯

摘要： 本文從單個靜止圖像中解決了深度估計的問題。 受近期多尺度卷積神經網絡（CNN）工作的啓發，我們提出了一個深度模型，它融合了從多個CNN側輸出得到的補充信息。 與以前的方法不同，通過連續條件隨機場（CRF）獲得積分。 特別是，我們提出了兩種不同的變體，一種基於多個CRF的級聯，另一種基於統一的圖形模型。 通過設計連續CRF的平均場更新的新型CNN實現，我們表明兩個提出的模型可以被視爲順序深度

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