自己監視深度推定は、入力として画像シーケンスのみが与えられた場合に、高品質の深度マップを作成するのに非常に効果的であることを示しています。ただし、通常、境界領域や薄い構造のオブジェクトを推定する場合、

arxiv_reader のブックマーク 2020/12/16 12:22

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4695696956575742306/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.08048v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.08048v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2012.08048v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">自己教師あり単眼訓練された深さ推定のための意味論的ガイド表現の強化</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/monocular">monocular</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">自己監視深度推定は、入力として画像シーケンスのみが与えられた場合に、高品質の深度マップを作成するのに非常に効果的であることを示しています。ただし、通常、境界領域や薄い構造のオブジェクトを推定する場合、</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20201216#bookmark-4695696956575742306"><span class="datetime-body">2020/12/16 12:22</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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