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从单目视频序列中学习深度
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的训练损失和网络架构，用于单张图像深度估计。在KITTI数据集上，该方法产生了最先进的结果。
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关键要点
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从单目视频序列中学习单张图像深度估计模型是一个具有挑战性的问题。
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提出了一种新颖的训练损失，以在训练过程中包含更多图像进行监督。
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设计了一个简单而有效的模型，考虑帧与帧之间的像素运动。
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开发了一种新颖的网络架构用于单张图像估计。
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在自监督设置下，该方法在KITTI数据集上产生了最先进的结果。
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