| Resumen |
La reconstrucción de la profundidad a partir de una sola imagen ha sido una tarea difícil debido a la complejidad y la cantidad de indicios de profundidad que puede contener una sola imagen. Las Redes Neuronales Convolucionales (RNC) se han utilizado con éxito para reconstruir la profundidad de objetos en escenas generales; sin embargo, estos trabajos no se han adaptado para el problema particular de la reconstrucción de la profundidad a partir de la perspectiva. Nuestra propuesta se basa en construir una RNC computacional eficiente; nos centramos en Redes Neuronales Completamente Convolucionales (RNCC), cuyo entrenamiento requiere de una sola etapa. Comparamos nuestra RNC con el estado del arte actual en reconstrucción de profundidad, obteniendo mejoras en niveles globales para imágenes viales con perspectiva presente. |
