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Holopix50k發(fā)布: 最多最豐富的雙目數(shù)據(jù)集大幅提升多個(gè)相關(guān)任務(wù)性能?


針對(duì)單視圖深度估計(jì)任務(wù)，研究人員選擇了自監(jiān)督方法的Monodepth2模型并與其在KITTI上訓(xùn)練的結(jié)果進(jìn)行了比較。下圖顯示基于Holopix訓(xùn)練的結(jié)果圖像較為清晰，邊緣也得到了更好的保留，a列為KITTI上訓(xùn)練的結(jié)果、b列為Holopix50k上訓(xùn)練的結(jié)果。

下表展示了模型在Middlebury和MPI數(shù)據(jù)集上測(cè)試的結(jié)果，表明這一數(shù)據(jù)集同樣可以適用于道路等多種數(shù)據(jù)集不包含的場(chǎng)景中，讓模型可以學(xué)到具有泛化性的結(jié)果。

針對(duì)視差估計(jì)任務(wù)，研究人員基于U－Net構(gòu)建了自己的模型，同時(shí)還優(yōu)化后得到了較小的實(shí)時(shí)視差估計(jì)模型，利用Pix2Pix類似的架構(gòu)來(lái)構(gòu)建單目深度估計(jì)模型，下圖a，b，c分辨顯示了立體視差估計(jì)、實(shí)時(shí)視差估計(jì)和單目深度估計(jì)的結(jié)果。視差估計(jì)可以很好的區(qū)分出場(chǎng)景中的不同目標(biāo)，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的模型只有約15k參數(shù)能夠部署于邊緣設(shè)備中；而針對(duì)單目深度估計(jì)則可以在沒(méi)有先驗(yàn)的條件下得到可觀的深度層次結(jié)果。

這里只是簡(jiǎn)要地列舉了一些數(shù)據(jù)集的特征和應(yīng)用任務(wù)，如果想要了解更多的細(xì)節(jié)請(qǐng)參看數(shù)據(jù)集網(wǎng)站。

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