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ラベルなしデータの有効活用:深度の推定と画像の分類
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ラベルなしデータの有効活用:深度の推定と画像の分類
8/9のarXivTimes輪講では、ラベルなしのデータを有効に活用した研究が紹介されました。今あるデータをど... 8/9のarXivTimes輪講では、ラベルなしのデータを有効に活用した研究が紹介されました。今あるデータをどう活用するか、という点は実運用においても役立つテーマと思います。 Unsupervised monocular depth estimation with Left-Right Consistency こちらは一枚の写真から深度を推定する手法を、画像/深度(Depth map)のペアではなくステレオ画像から学習させようという試みです。深度の教師データを作成するのは面倒ですが、ステレオ画像なら簡単に集められます。これを有効に活用することを試みた研究です。 手法としては、Depth mapを直接推定するのではなくステレオ画像における視差(Disparity map)の推定を行っています(視差がわかれば深度も推定できるため)。左カメラ画像から視差を推定し、推定視差と元の画像を組み合わせた