CVPRJun, 2020
SharinGAN:结合合成和真实数据进行无监督几何估计
SharinGAN: Combining Synthetic and Real Data for Unsupervised Geometry Estimation
Koutilya PNVR, Hao Zhou, David Jacobs
TL;DR本文提出了一种将合成图像和真实图像结合进行网络训练的新方法。我们建议将两种图像映射到一个共享域中,并连接到主网络进行端到端训练。实验结果表明,该方法在两个重要的领域中均取得了显著的改进:人脸表面法线估计和户外场景单眼深度估计,尤其是在无人监督设置下。