《表2 在Eigen Split集上的结果》

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《应用残差稠密网络的无监督单幅图像深度估计》

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在评估时，平均相对误差Abs Rel、平方根相对误差Sq Rel、线性均方根误差RMSE、对数均方根误差RMSElog的值越小表示结果越好，准确率δ的值越大表示结果越好．本文与几种有代表性的方法的实验数据评估结果如表2所示，其中所有方法的训练集都是KITTI数据集，Eigen等[6]和Liu等[7]是有监督的方法其余方法都是无监督的．为了验证不同景深情况下的算法性能，表中上半部分是各个方法在最大深度值设置为80米时所得到的数据，下半部分是最大深度值设置为50米时所得到的数据．对于在Eigen Split中比较有代表性的几幅图像的深度估计结果如图6所示．