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基于加权损失和迁移学习的深度估计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了IndoorDepth，一种用于室内深度自动估计的自我监督学习方法。该方法通过改进的光度损失函数和多阶段训练，解决了低纹理区域和自身运动预测不准确的问题。实验证明该方法在性能上超过了之前的最新方法，并在ScanNet数据集上验证了其泛化能力。
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关键要点
- 室内深度自动估计的自我监督学习面临低纹理区域和复杂内部训练数据的挑战。
- 提出了一种名为IndoorDepth的新方法，包含改进的光度损失函数和多阶段训练。
- 改进的光度损失函数基于结构相似性（SSIM），旨在解决低纹理区域的问题。
- 多阶段训练方法用于减轻不准确的自身运动预测问题，构建更深的姿态网络。
- 实验结果表明，IndoorDepth在NYUv2基准测试中性能超过了之前的最新方法。
- 在ScanNet数据集上验证了IndoorDepth方法的泛化能力。
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