从单张图像中进行离散-连续深度估计

在本文中，我们解决了从单张图像估计场景深度的问题。这是一项具有挑战性的任务，因为单张图像本身并不提供任何深度线索。为了解决这个问题，我们利用一组已知深度的图像库。更具体地说，我们将单目深度估计表述为离散-连续优化问题，其中连续变量编码输入图像中超像素的深度，离散变量表示邻近超像素之间的关系。然后，通过使用粒子信念传播在图形模型中进行推理，获得此离散-连续优化问题的解决方案。这个图形模型中的单一潜能是通过使用已知深度的图像计算得出的。我们在室内和室外场景中展示了我们模型的有效性。我们的实验证明表明，我们的深度估计在标准数据集上比现有方法更准确.