Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network (2014 NIPS)

主要思想：使用神经网络对深度进行学习。一个粗尺度网络首先在全局上对场景深度进行预测。然后通过使用细尺度网络进行局部区域的优化。 缺点：早期直接用深度网络估计深度，只有卷积层，池化层，和全连接层最后得到的深度图分辨率太小         Coarse 网络是一个经典的AlexNet(NIPS 2012)结构，任务是使用场景的全局视角来预测整体深度图结构。网络的上几层是全连接层，因此可以包括整张图片的

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