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腾讯优图提出半监督对抗单目深度估计,被国际期刊TPAMI收录

  腾讯优图与厦门大学联合团队共同提出了半监督对抗单目深度估计,有望利用海量无标签数据所蕴含的信息,结合少量有标签数据以半监督的形式对网络进行训练,该研究成果已…

  腾讯优图与厦门大学联合团队共同提出了半监督对抗单目深度估计,有望利用海量无标签数据所蕴含的信息,结合少量有标签数据以半监督的形式对网络进行训练,该研究成果已被人工智能领域的国际期刊TPAMI收录。

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  据腾讯优图的研究员介绍,该项研究的核心难点在于,如何从无标签数据中获取监督信息。

  腾讯优图与厦门大学联合团队,提出在一个对抗训练的框架中,解除图像对判别器对真假样本必须为同一图像的要求,“真样本对”采用有标签数据的RGB图像以及对应的真实深度图,“伪样本对”采用无标签RGB图像以及用生成器网络预测出的深度图,由判别器网络区分预测出的深度图与对应RGB直接是否符合真实的联合概率分布,进而从无标签数据中收获监督信息。与此同时,通过添加深度图判别器,来约束预测的深度图与真实深度图的分布一致性。(腾讯科技)

https://www.leiphone.com/news/201908/HzIgSnIDpZMFBOVB.html

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