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非监督学习
最近这部分文章我较为详细的总结在了专栏里：深度学习之单目深度估计 (Chapter.2)：无监督学习篇
所谓使用非监督学习来训练就是利用不知道ground truth的输入图片训练来得到深度信息。既然没有深度的ground truth那肯定有来自于其他地方的约束，比如使用stereo image。stereo image是来自两个相机（或者双目相机）在同一水平线上左右相距一定位置得到的两幅图片。这种图片获取的代价要比深度的ground truth 低一些。 这些方法利用了深度信息和场景之间的一些物理规律来约束，感觉得到了很不错的结果，这三个方法可以说是一脉相承：
Unsupervised CNN for Single View Depth Estimation: Geometry to the Rescue（2016 ECCV)
Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency(2017 CVPR)
Semi-Supervised Deep Learning for Monocular Depth Map Prediction（2017 CVPR）
