论文研读：2016 DeMoN Depth and Motion Network for Learning Monocular Stereo

摘要 1.将sfm当作一个学习问题； 2.训练了一个CNN能够通过连续无约束的图片，计算深度和相机移动 3.CNN由多堆编码-解码网络组成，核心部分是一个迭代网络，能够提高预测精度 4.本网络能够输出：1）深度信息；2）相机运动信息；3）平面法向量；4）光流；5）光流匹配可信度。 5.相对于其他的能够预测深度的网络，DeMoN能够学习到匹配的概念。 1.介绍：sfm 1.传统的SFM由几个固定的工

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