단일 이미지의 깊이 예측을 위한 모델
이 신경망은 희소 서수의 주석을 기반으로 새로운 기술을 사용하여 하나의 이미지에서 상대 심도 맵을 예측하도록 훈련 되었습니다. 각각의 훈련의 예는 한 쌍의 점과 카메라와의 상대적인 거리에 주석을 붙일 수 있는 것만으로 충분합니다. 훈련 후 넷은 완전한 심도 맵을 재구축할 수 있습니다. 자세한 내용은 이곳을 살펴 보시기 바랍니다.
이 네트워크는 직접 2D의 심도 맵을 줍니다. 점이 밝을수록 멀리있는 영역에 해당합니다.
ListPlot3D를 사용하여 심도 맵의 3D 표현을 플롯합니다.
Texture 지시자를 사용하여 원래의 이미지와 심도 플롯을 결합합니다.
여러 프레임을 연결하여 부드러운 애니메이션을 만듭니다.
