A Two-Streamed Network for Estimating Fine-Scaled Depth Maps from Single RGB Images
该网络也是注重深度和深度的梯度，将其融合成一个很棒的深度映射。加上一些约束，网络更加不易过拟合，性能更好。 该算法很强调结果细节处理，再注意一下regularizer的实现。 算法框架如下： 3.1网络结构介绍 可见对于梯度并非如常规算法当中仅在loss部分添加一个约束项，而是另开辟一个分支，单独去学习梯度的特征，单独去对它进行上采样，最后梯度与深度信息进行融合。 这两个分支有着同样的形式，一个是
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