Совместная оценка глубины и геометрических свойств сцены по одному изображению

Монокулярная оценка глубины - это задача определения расстояния до соответствующего объекта для каждого пикселя с использованием одного изображения. Это важная проблема компьютерного зрения, которая может быть решена с помощью нейронных сетей. Хотя последние работы в этой области показали значительное улучшение в точности, современные методы требуют больших ресурсов памяти и времени. Основной целью данной работы является повышение производительности новейших методов без снижения качества. Чтобы достичь этого, мы предлагаем архитектуру Double Refinement Network наряду с линейной регуляризацией глубины. Для контроля обучения оценки глубины и обнаружения отрезков используются несколько наборов данных. Предложенный метод достигает наилучших результатов на стандартном наборе данных RGB-D NYU Depth v2, в то время как частота кадров в секунду при использовании нашего подхода значительно выше и требуемая оперативная память на изображение ниже.