ディープラーニングベースの深度およびエゴモーションネットワークのほとんどは、可視カメラ用に設計されています。ただし、可視カメラは外部光源の存在に大きく依存しています。そのため、夜間のシーンやトンネルな

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/03 12:43

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4699269324169813282/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00760v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00760v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.00760v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">マルチスペクトル一貫性損失を使用した単眼熱ビデオの自己監視深度および自我運動推定</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/arXiv">arXiv</a>]</li><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/video">video</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</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/pose">pose</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/unsupervised">unsupervised</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープラーニングベースの深度およびエゴモーションネットワークのほとんどは、可視カメラ用に設計されています。ただし、可視カメラは外部光源の存在に大きく依存しています。そのため、夜間のシーンやトンネルな</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210303#bookmark-4699269324169813282"><span class="datetime-body">2021/03/03 12:43</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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