模型描述

这个模型的原始想法来自Keras示例 Monocular depth estimation ，作者是 Victor Basu 。

完全的功劳归于 Vu Minh Chien 。

深度估计是从2D图像中推断场景几何形状的关键步骤。单眼深度估计的目标是在仅有单个RGB图像作为输入的情况下预测每个像素的深度值或推断深度信息。

数据集

NYU Depth Dataset V2 由在各种室内场景中使用Microsoft Kinect的RGB和深度相机录制的视频序列组成。

训练过程

训练超参数

模型架构：

• UNet与预训练的DenseNet 201骨干网络。

在训练过程中使用了以下超参数：

• learning_rate: 1e-04
• train_batch_size: 16
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: ReduceLROnPlateau
• num_epochs: 10

训练结果

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