基于示例的单视图深度估计
计算机视觉与模式识别
2013-04-16 v1
摘要
我们描述了一种非参数的、“基于示例”的方法，用于估计单张照片中物体的深度。我们的方法查阅一个示例 3D 几何体数据库，搜索那些在照片中看起来与目标物体相似的几何体。所选数据库物体的已知深度作为形状先验，约束了物体深度的估计过程。我们展示了如何通过硬 EM (hard-EM) 过程优化定义明确的目标似然函数来执行此过程。针对用有限（且通常非常小）的示例集表示观测条件（可能是无限的）可变性的问题，我们提出了一种即时示例更新方案。我们进一步证明了非平稳性在估计结构化形状时避免误导性示例的重要性。我们评估了我们的方法，并针对具有挑战性的物体类别展示了定性和定量结果。最后，我们展示了如何将该技术 readily 应用于许多相关问题。这些包括估计物体背面被遮挡深度的新任务，以及为输入深度定制拟合图像映射的任务。
引用
@article{arxiv.1304.3915,
title = {Single View Depth Estimation from Examples},
author = {Tal Hassner and Ronen Basri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.3915},
year = {2013}
}