《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video》读书笔记

原文：Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video

实质：用单张图片推理场景结构：SfMLearner

相关作用：

针对端对端视觉里程计 ：今年CVPR的 SfM-Learner。文章的核心思想是利用photometric consistency原理来估计每一帧的depth和pose。photometric consistency就是对于同一个物体的点，在不同两帧图像上投影点，图像灰度应该是一样的。各位回忆一下直接法SLAM的经典：LSD-SLAM (LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM)，有没有感觉这篇文章的核心思路和LSD-SLAM如出一辙？本质都是优化photometric error。来看看SfM-Learner的Loss（最终的Loss在此基础上做了优化），出自知乎。

他山之石：1. 用单张图片推理场景结构：UC Berkeley提出3D景深联合学习方法
2. UC伯克利联合谷歌推出无监督深度学习框架，模仿人眼实现视频中的自我运动认知
3. 专栏 | CVPR 2017 论文解读：基于视频的无监督深度和车辆运动估计

题目：基于视频的无监督深度和车辆运动估计

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