Odhad hloubky pomocí konvolučních neuronových sítí - Ivanecký, Ján (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2016)
Táto práca sa zaoberá odhadom hĺbky s použitím konvolučných neurónových sietí. Pre vyriešenie tohto problému je v práci navrhnutý model skladajúci sa z troch častí. Model sa skladá zo siete globálneho kontextu, ktorá odhaduje hrubú štruktúru scény, gradientovej siete, ktorá odhaduje hĺbkové gradienty a zjemňujúcej siete, ktorá na základe výstupov z predchádzajúcich dvoch sietí odhadne konečnú hĺbkovú mapu. Ďalej v práci navrhujem normalizovanú chybovú funkciu na trénovanie neuronových sietí. Použitie tejto chybovej funkcie zlepšuje odhady relatívnej hlbkovej štruktúry scény, za cenu straty informácie o absolutnej hlbke v scéne.

This thesis deals with depth estimation using convolutional neural networks. I propose a three-part model as a solution to this problem. The model contains a global context network which estimates coarse depth structure of the scene, a gradient network which estimates depth gradients and a refining network which utilizes the outputs of previous two networks to produce the final depth map. Additionally, I present a normalized loss function for training neural networks. Applying normalized loss function results in better estimates of the scene's relative depth structure, however it results in a loss of information about the absolute scale of the scene.
Depth Estimation by Convolutional Neural Networks
Keywords: odhad hĺbky; konvolučné neuronové siete; sieť globálneho kontextu; gradientová sieť; zjemňujúca sieť; NYU Depth v2.; rozšírovanie dát; normalizovaná chybová funkcia; Caffe; depth estimation; convolutional neural networks; global context network; gradient network; refining network; NYU Depth v2.; data augmentation; normalized loss; Caffe