论文笔记_S2D.21_Deep Convolutional Neural Fields for Depth Estimation from a Single Image

本篇论文的优势： ①我们不采用任何这些启发式方法改进我们的结果，但我们就相对误差而言取得了更好的结果。 ②为了克服过拟合，其他方法必须收集数以百万计的带有附加标签的图像训练他们的模型。一个可能的原因是，他们的方法捕捉到绝对像素的位置信息，他们可能需要一个非常大的训练集覆盖所有可能的像素布局。相比之下，我们只使用没有任何额外数据的标准训练集，但我们获得相媲美，甚至更好的性能。 ③我们的模型只有一元项

>>阅读原文<<