如何解决如何从估计的深度图获取绝对深度图
我有一个图像列表,其中包含随机的N个点(每个图像),还包含它们相应的深度值。
我正在使用MidasV2模型以估计图像的relative depth map
。 (https://pytorch.org/hub/intelisl_midas_v2/)
获得结果后,我试图了解如何组合模型的输出(相对深度图)包含点及其对应项的列表深度值以便为该图像输出absolute depth map
?
AFAIK:地面真实值的中位数(即点及其对应的深度值)与当前预测之间的比率为 用于获取绝对深度-如果是这样,我如何量化误差?仅仅是所有误差(相对深度图值中的点与图像的n个点之间的差?)之和,还是我应该以其他方式定义它?
另外要注意的是,是否还有其他方法可以使用MidasV2的absolute depth map
的输出来获取relative depth map
,是否有用?
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