深度學(xué)習(xí)直接通過大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練得到/調(diào)整一個深度NN模型的參數(shù)，在當(dāng)今計算能力日新月異的平臺（GPU/FPGA/ASIC/Muli-core）上實現(xiàn)了計算機視覺/語音識別/自然語言處理（NLP）等領(lǐng)域一些應(yīng)用的突破。但是專家們還是對今后深度學(xué)習(xí)的發(fā)展有些期待和展望，比如

• 非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的引入減輕大數(shù)據(jù)標(biāo)注的負(fù)擔(dān)，比如GAN；
• NN模型的壓縮和精簡以普及深度學(xué)習(xí)在移動終端甚至物聯(lián)網(wǎng)終端的廣泛應(yīng)用；
• 還有深度學(xué)習(xí)能夠更多的引入人類知識和簡單可靠的推理，以減少“暴力“學(xué)習(xí)的誤差和錯誤，比如貝葉斯理論，知識圖譜，邏輯推理，符號學(xué)習(xí)，多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)等等。

這里從單目深度估計在計算機視覺中的發(fā)展歷程，特別是最近在采用深度學(xué)習(xí)NN模型的實驗中，總結(jié)一下如何通過深度學(xué)習(xí)求解傳統(tǒng)視覺問題，并從中發(fā)現(xiàn)可借鑒的地方。

深度估計問題在計算機視覺領(lǐng)域?qū)儆?-D重建的一部分，即Shape from X。這個X包括stereo, multiple view stereo, silhouette, motion (SfM, SLAM), focusing, hazing, shading, occlusion, texture, vanishing points, ...前面5個都是多圖像的輸入，從空間幾何，時域變換和焦距變化的關(guān)系推導(dǎo)深度距離。剩下的都是單目的輸入。

如果把圖像模糊度建模，下圖是圖像邊緣模糊的響應(yīng)模型，那么單目圖像也能估算深度，即shape from defocusing。

另外一個現(xiàn)象是大氣散射 (Atmosphere scattering ) 造成的霾 (haze)提供了深度信息，即depth from haze，一般有天空被拍攝下來的圖像，通過散射模型能夠推斷像素深度。這里給出的是圖像亮度C和深度z之間計算的公式：C0是沒有散射情況下的圖像亮度值，S是天空的圖像亮度值。

以上兩個任務(wù)可認(rèn)為是deconvolution問題，blind或者non-blind。

物體表面陰影的變化可以提供深度的信息，利用圖像亮度和其中物體表面的形狀之間的關(guān)系，即Shape from shading。和SFM一樣，這是一個病態(tài)問題，需要附加約束條件，如物體表面的特性。SFS一般假設(shè)四種表面模型：純Lambertian，純鏡面，混合和更復(fù)雜的模型。大部分情況下都是Lambertian，即均勻照明的表面從任何一個方向觀察其亮度不變。其目標(biāo)函數(shù)是一個積分，求解的算法比較復(fù)雜，類似有限元之類。

紋理的變形提供了該紋理表面形狀的線索。下圖是一個示意流程圖：

中間第三圖是表面法向圖，第四個才是深度圖。紋理分割是必備的基礎(chǔ)（估計是很難的一部分），此外求解這個shape from texture的優(yōu)化問題，必須加上幾個紋理元素（textels）約束條件：homogeneity，isotropy，stationary。

遮擋（occlusion）也是深度的一個線索，曲率（curvature）是其中的一個體現(xiàn)，即shape from curvature。isophote這個詞指一種封閉的物體外輪廓，一般通過對圖像灰度設(shè)門限可以得到，而它的曲率用來推導(dǎo)對應(yīng)該門限的深度，見下圖所示。門限在【0，255】范圍變化就能得到最終疊加平均的深度圖。分割仍然是一個求解遮擋的基礎(chǔ)，要知道當(dāng)時分割算法是計算機視覺很頭疼的難題，俗稱“chicken-and-egg"。

最后再說消失點，即某平面的一組平行線在透視投影下會聚的點。那么，它相應(yīng)的平面就能得到深度圖，如下圖所示，在人工（特別室內(nèi)）環(huán)境下可以推導(dǎo)深度圖，沿著平行線的平面，靠近消失點的賦予大的深度值。該方法叫depth from geometrical perspective。

順便提一下，在3維電視熱的時期（2008-2010年左右）大家希望把以前拍攝的單目視頻變成立體視頻，給3-D電視提供更多的內(nèi)容，包括3-D顯示技術(shù)的普及（比如紅綠眼鏡）大家也想在家里share一些3-D的UGC。這個技術(shù)被稱為2D-to-3D，通過深度圖估計和虛擬立體視覺假設(shè)可以生成立體視頻，其繪制技術(shù)稱為DIBR，如下圖：

以上是典型的傳統(tǒng)計算機視覺，需要加約束求解病態(tài)的優(yōu)化問題。下面談?wù)剻C器學(xué)習(xí)如何解決這個視覺問題：

最早看到用機器學(xué)習(xí)的方法是基于MRF的，把各種約束關(guān)系放在模型的data term和connectivity term求解。這是我看到Andrew Ng在計算機視覺方面的第一篇論文，發(fā)表在NIPS 2005年，當(dāng)時他剛剛在斯坦福大學(xué)建立自己的研究組。

如果采用圖像分割得到的super-pixels，可以得到更平滑的結(jié)果，該系統(tǒng)叫做Make3D。

值得一提的是，當(dāng)時CMU的博士生Derek Hoiem（后來UIUC教授）也在研究如何從單目圖像中提取出景物的3-D結(jié)構(gòu)，只是他采用機器學(xué)習(xí)方法在圖像分割基礎(chǔ)上做了一個簡單的語義分割，即“ground”, “sky”, 和 “vertical”標(biāo)注像素，然后采用簡單的平面billboard做紋理映射后變成“pop-up”的3-D景物：

還有一種方法是把深度圖估計變成一個搜索問題，即假設(shè)相似圖像具有相似深度圖：論文“2d-to-3d image conversion by learning depth from examples“

針對視頻，可以利用optic flow做motion segmentation，那么修正上面的方法得到：微軟論文“Depth Extraction from Video Using Non-parametric Sampling“

另外一種改進是利用dictionary learning優(yōu)化整個搜索過程：EBAY論文”Im2Depth: Scalable Exemplar Based Depth Transfer“

下面我們看看深度學(xué)習(xí)是如何做的。

首先就是“暴力”方法直接喂數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型：2篇論文

有些方法開始考慮傳統(tǒng)方法的結(jié)合，比如CRF：

隨后，雙目立體視覺的空間約束被用作無監(jiān)督學(xué)習(xí)單目的深度估計：三篇論文

自然地采用幀間運動為單目視頻的深度估計提供幫助，實際上是雙任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練的例子：

這是結(jié)合表面法向圖的聯(lián)合訓(xùn)練例子：GeoNet，Geometric Neural Network

結(jié)合view synthesis也是利用幾何約束和成像特性的工作：之前已經(jīng)有文章直接通過Deep3D模型做單目到雙目的合成，這里的工作只是最終結(jié)果是深度估計而不是圖像。

這是結(jié)合運動和邊緣信息的聯(lián)合訓(xùn)練例子：

這個工作延續(xù)了以前利用分割提高深度估計的想法，只是假設(shè)上attention機制：

CVPR18 商湯科技的工作：“GeoNet--Unsupervised Learning of Dense Depth, Optical Flow and Camera Pose”，和光流，姿態(tài)一起估計了，還是無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。

谷歌最近的工作延續(xù)了camera motion的結(jié)合，同時加上了其中物體各自運動的信息：可以認(rèn)為是將optic flow分成了camera ego motion和object motion的工作，和加入語義分割有類似的思路吧，文章發(fā)表在AAAI‘19.

總之，深度學(xué)習(xí)在這個計算機視覺的傳統(tǒng)問題上一開始是暴力的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法，慢慢地加入了傳統(tǒng)方法的約束和先驗知識，一定程度上緩解了數(shù)據(jù)標(biāo)注的壓力（pixel級別的ground truth是個挑戰(zhàn)性的工作，structured light帶來的數(shù)據(jù)多半是室內(nèi)的，激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)也存在“黑洞”現(xiàn)象），同時設(shè)計新的loss function同時多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練都能提升模型算法的性能。

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