自我监督单眼深度估计：自注意力与离散视差量的应用

资源摘要信息:"本文档为CVPR 2020会议的论文复制品，主题是关于自我监督的单眼训练深度估计方法的研究，该方法通过使用自我注意机制和离散视差量来提升模型性能。项目名称为'Self-supervised-Monocular-Trained-Depth-Estimation-using-Self-attention-and-Discrete-Disparity-Volum'，作者为Adrian Johnston和Gustavo Carneiro。文章讨论了一种完全监督的方法，它仅利用单眼图像序列来训练深度估计模型，并且引入了自注意力层和离散视差量层以增强深度估计的准确性。 在描述中提到，为了重现论文中的实验结果，提供了详细的设置程序和安装步骤。要求使用Python 3.6.6版本，并安装一系列依赖包，包括PyTorch 0.4.1、torchvision 0.2.1、tensorboardX 1.4和OpenCV等。实验环境包括NVIDIA Tesla P100 GPU和Intel Xeon E5-26XX v4系列CPU。该项目的技术关键词包括PyTorch、无监督学习、KITTI数据集、序数回归、自注意力、激活型批量归一化、自我监督学习、单眼深度估计、离散视差体积、Cityscapes深度估计和Python。 在标签中出现的技术概念解释如下： - PyTorch：一个开源机器学习库，基于Python，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域的研究。 - 无监督学习（unsupervised-learning）：一种机器学习方法，不需要标记数据即可训练模型。 - KITTI数据集（kitti-dataset）：一个用于自动驾驶汽车研究的常用数据集，包含真实世界的视频序列、立体图像对和激光雷达扫描数据。 - 序数回归（ordinal-regression）：一种分类方法，用于解决具有自然顺序标签的问题。 - 自注意力（self-attention）：一种使模型能够对输入序列的不同部分赋予不同重要性的机制，常用于处理序列数据。 - 激活型批量归一化（inplace-activated-batchnorm）：一种提高模型训练速度的批量归一化技术，通过原地操作减少内存使用。 - 自我监督学习（self-supervised-learning）：一种特殊的无监督学习方法，通过从数据本身生成监督信号来训练模型。 - 单眼深度估计（monocular-depth-estimation）：使用单个相机捕获的图像来估计场景深度的技术。 - 离散视差体积（discrete-disparity-volume）：在深度估计中，用离散的方法表示视差的一种技术，有助于提升模型对深度的预测能力。 - Cityscapes深度估计（cityscapes-depth-estimation）：专指在Cityscapes数据集上进行的深度估计研究，Cityscapes是一个大规模的城市街景数据集。 - Python：一种广泛使用的高级编程语言，是数据科学和机器学习领域的首选语言之一。" 以上为根据给定文件信息生成的知识点，包含了项目名称、作者、研究方法、技术要点、依赖环境和关键技术概念的解释。这些知识点对于理解论文内容和复现实验环境都是至关重要的。