RA-Depth: Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth Estimation

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1. 論文簡介

論文題目：RA-Depth: Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth Estimation

Paper地址：https://arxiv.org/pdf/2207.11984.pdf

Code地址：https://github.com/hmhemu/RA-Depth

Paper型別：綜述

2. Abstract

本文針對的問題：模型由固定尺寸的資料訓練，在不固定尺寸上的測試集上效能有所降低；

本文提出的方法：提出了一個魯棒自適應地自監督單目深度估計方法(RA-Depth)。

 

3. Introduction

深度估計的概念，背景，價值與意義介紹。

 

 

 

 

 

4. An Overview of Monocular Depth Estimation

 

 4.1 Problem Representation

 

 4.2 Traditional Methods for Depth Estimation

 

5. Deep Learning and Monocular Depth Estimation

5.1 Supervised methods

 

5.3 Semi-supervised methods

 

6. Evaluation Matrices and Criteria

 

7. Future Research Directions

 

 

8. 總結

 

 9. 結語

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