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深度估计 (单目深度 (方法一：概率图模型 (代表：Saxena使用MRF (Liu et al.结合语义分割,…
深度估计
单目深度
方法一：概率图模型
缺点：假设强烈
MRF，CRF
代表：Saxena使用MRF
Liu et al.结合语义分割
Ladicky同时预测labels和depths
方法二：特征匹配
代表
Konrad先计算中值在双边滤波
Liu使用离散-连续CRF
Karsch使用SIFT Flow
缺点：都认为RGB相似的区域，拥有相似的深度
GIST，HOG，SIFT
最近：和CNNs结合
AlexNet，VGG，ResNet
缺点：数据集需求量大
代表：Eigen使用多尺度预测
ResNet
结合CNNs和概率图模型
Liu一个CRF的loss
Li and Wang使用HCRF
Roy and Todorovic结合CNNs和回归森林
FCN
多目深度
固定的拍摄条件