腾讯优图提出半监督对抗单目深度估计，被国际期刊TPAMI收录

　　腾讯优图与厦门大学联合团队共同提出了半监督对抗单目深度估计，有望利用海量无标签数据所蕴含的信息，结合少量有标签数据以半监督的形式对网络进行训练，该研究成果已被人工智能领域的国际期刊TPAMI收录。

　　据腾讯优图的研究员介绍，该项研究的核心难点在于，如何从无标签数据中获取监督信息。

　　腾讯优图与厦门大学联合团队，提出在一个对抗训练的框架中，解除图像对判别器对真假样本必须为同一图像的要求，“真样本对”采用有标签数据的RGB图像以及对应的真实深度图，“伪样本对”采用无标签RGB图像以及用生成器网络预测出的深度图，由判别器网络区分预测出的深度图与对应RGB直接是否符合真实的联合概率分布，进而从无标签数据中收获监督信息。与此同时，通过添加深度图判别器，来约束预测的深度图与真实深度图的分布一致性。（腾讯科技）

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