人類的視覺神經(jīng)是一套神奇的系統(tǒng)。

作為三維生物的視覺系統(tǒng)，我們可以輕易地把三維空間的二維投影（照片/視頻）在大腦里重新還原成三維空間。換句話說，當(dāng)我們看到一個平面上的兩個物體時，我們知道這兩個物體并非重疊，而是一前一后。我們甚至可以估算出這兩者之間的大致距離。

對于試圖超越人類視覺能力的計算機視覺技術(shù)來說，重建三維空間時的深度預(yù)測這一技能卻是一個繞不開的難題。畢竟，機器的輸入只是一個二維平面上的像素分布數(shù)據(jù)，而利用兩個觀測點進行三角測量卻需要多相機陣列或?qū)ο蟊３朱o止。面對“人機皆動”的動態(tài)場景，當(dāng)下的計算機視覺算法就無能為力了。

當(dāng)然，任何技術(shù)突破需要的只是時間。這不，GoogleAI 的研究人員根據(jù)運動視差（MotionParallax）的原理，成功的訓(xùn)練出了一個深度學(xué)習(xí)的沙漏模型，有效地解決了移動鏡頭下移動人物的深度預(yù)測問題。

圖 |輸入鏡頭和人物都在自由移動的普通視頻（左）得到深度圖（右），此深度圖中越亮表示離相機越近。（來源：Tali Dekel,et al./Google AI）

我們的世界并不是二維平面，雖然人類視覺系統(tǒng)可以輕易地將看到的 2D 圖像轉(zhuǎn)化為 3D，但機器該如何知曉深度呢？目前的主流方法是利用三角測量（Triangulation），三角測量理論是通過兩點觀測來確定對象的位置，即兩個觀測點和對象處于同一平面，通過兩個觀測點的距離和兩個夾角來計算對象的位置。完成三角測量需要有多個相機組成陣列，如 Google’sJump，若一個鏡頭的話，就要在鏡頭移動的時候?qū)ο蟊３朱o止。

而在鏡頭和場景里的對象都在自由移動的情況下，不確定的位置使三角測量算法感到迷惑迷茫甚至絕望，于是大多現(xiàn)存的深度預(yù)測方法就會開始“瞎算”，要么過濾掉移動對象，將他們視為噪音，直接標記為 0，要么假裝目標沒有移動，計算出不正確的深度值。

圖 | 傳統(tǒng)立體測量場景是利用同時的兩點觀測數(shù)據(jù)，即目標物靜止（左）；鏡頭和對象在同時移動的測量場景，三角測量理論無法適用（右）。（來源：Tali Dekel,et al./Google AI）

面對這種不科學(xué)的做法，GoogleAI 的研究人員創(chuàng)造了首個針對于鏡頭和人體同時移動情況的深度學(xué)習(xí)模型，并不是傳統(tǒng)針對靜止對象的深度預(yù)測模型，無需 3D 三角測量，僅利用鏡頭和人物都在移動的普通視頻數(shù)據(jù)，完美輸出深度圖（一種三維場景的信息表達方式，圖的像素值反映場景中物體到相機的距離）。這與現(xiàn)實世界大多數(shù)物體都在運動的情況契合，并且模型表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有最佳深度預(yù)測模型，能真實還原移動人物的位置，如此，一些視頻里動態(tài)人物的扣除、遮擋鏡頭的還原，一些 3D 效果渲染，都不在話下。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集

此深度預(yù)測模型利用有監(jiān)督的方式進行訓(xùn)練，即需要自然場景下的有移動鏡頭的視頻，并且有精準的深度數(shù)據(jù)。那么如何得到有標注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集呢？這就要從 2016 年 11 月開始風(fēng)靡互聯(lián)網(wǎng)的 YouTube 人體模特挑戰(zhàn)（Mannequin Challenge）說起了。

在這個挑戰(zhàn)中，人靜止于各種姿勢，如同模特，鏡頭移動過整個場景拍成視頻，素材里整個場景靜止，只有相機在移動，所以基于三角測量的一些 3D 重建方法，如 multi-view-stereo (MVS)，可以精準地計算出整個場景包括人物的深度，從而得到深度標注。整個數(shù)據(jù)集約有 2000 個視頻，涵蓋各種真實場景下的各種造型各種姿勢的人類。

畢竟，如果合成數(shù)據(jù)的話需要大量的各種場景和人類動作進行逼真的模擬和渲染，不太現(xiàn)實，并且這種模擬數(shù)據(jù)所訓(xùn)練出來的模型可能也難以遷移到真實場景；如果換用 RGBD（RGB+depth）相機，如 Microsoft 的 Kinect，來記錄真實場景產(chǎn)生數(shù)據(jù)，也會受到深度相機本身限制，比如物體材質(zhì)影響反射導(dǎo)致深度值缺失，并且深度相機一般也受限于室內(nèi)場景。

故，風(fēng)靡一時的 Mannequin Challenge 視頻，在此將做出卓越的貢獻。

圖|YouTube 上人體模特挑戰(zhàn)的視頻，視頻中人物以各種姿勢造型靜止，鏡頭劃過整個靜止場景，傳統(tǒng) 3D 重建算法 MVS 計算出所有視頻中的深度值作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的標注（來源：Tali Dekel,et al./Google AI）

預(yù)測移動人物的深度

但新的問題產(chǎn)生了，人體模特挑戰(zhàn)視頻里人物是靜止的，想要處理移動鏡頭下的移動人物，如何解決？

一個可能的解決方案：從視頻的每一幀來單獨推斷深度值，即僅將單個幀輸入模型。這種方案所訓(xùn)練的模型的確優(yōu)于現(xiàn)有的最佳單圖像深度預(yù)測方法，但考慮多幀圖像提供的信息，模型是否會進一步提升呢？

這就是運動視差。由于透視，從不同位置觀察靜止畫面時，近處物體比遠處物體有更大視差，這種視差信息可以判斷深度信息。因此，研究者引入了每兩幀畫面之間的 2D 光流圖，即兩幀圖像間像素位移信息，來輔助深度預(yù)測。光流（opticalflow）是指空間運動物體在觀察成像平面上的像素的瞬時速度，利用圖像序列中像素在時間上的變化以及相鄰幀之間相關(guān)性，根據(jù)視差原理可以計算出相鄰幀物體的運動信息。

光流一般是由于目標本身的移動、相機的移動或兩者共同運動產(chǎn)生，所以場景深度、相機的相對位置自然會影響光流圖，相機位置是已知的（利用視覺慣性測距得到），故可以得到靜態(tài)場景的初始深度值，但人物同時也在運動，所以在得到初始深度圖時，人物會產(chǎn)生噪音，利用人體切割模型，將人物區(qū)域掩去，剩下的就是靜態(tài)的場景深度信息。故模型輸入為 RGB 圖像、人物掩蔽圖，和利用 SfM 對光流圖計算出的掩蔽人物后的深度圖。

圖|深度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型的輸入輸出，模型的輸入包括：一張 RGB 圖像（Framet），一張掩去人物的圖像，和一張計算得到的無人物初始深度圖；模型的輸出是 Framet 圖像的深度圖。訓(xùn)練集的深度圖標注是 MVA 方法計算的深度值。（來源：Tali Dekel,et al./Google AI）

最終模型

研究人員最終采用了沙漏模型（hourglass network）的一個變種作為模型結(jié)構(gòu)，將最近鄰上采樣層變?yōu)殡p線性上采樣層。沙漏模型一般結(jié)構(gòu)如下，相同顏色的方塊為相同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，H是卷積核 3x3 的卷積網(wǎng)絡(luò)，所有其他網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是 Inception Module，Inception Module 是一種區(qū)別于傳統(tǒng)將卷積層串聯(lián)，而將 1x1、3x3以及5x5的卷積層進行并聯(lián)的結(jié)構(gòu)。

圖 |沙漏模型（hourgalss network）具體結(jié)構(gòu)。（來源：WeifengChen,et al./University of Michigan）

這個模型可以預(yù)測有移動人類場景的深度，細化其他地方的深度，實現(xiàn)移動人物的去除。由于人體有著大概一致的形狀和物理維度，所以可以通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來先驗地學(xué)習(xí)到這些信息。因此，這個深度預(yù)估模型可以實現(xiàn)對任意移動人類和任意移動相機情況下的深度預(yù)測。

和一些業(yè)界現(xiàn)有最佳深度預(yù)測模型相比，此模型效果優(yōu)越，輸出的深度圖十分完美。

圖 |深度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型表現(xiàn)對比：上層的 DORN 和 Chen 等人設(shè)計的模型都為單圖深度預(yù)估方法，下層的 DeMoN 為基于立體視覺的方法（來源：Tali Dekel,et al./Google AI）

該深度預(yù)測模型可以在一些視頻中形成3D感知的效果，比如合成散焦。下圖是利用模型將普通視頻合成散焦。

圖 |產(chǎn)生散景視頻特效，視頻由Wind Walk Travel Videos提供。（來源：Tali Dekel,et al./Google AI）

這個模型也可以用于將單目鏡頭視頻變成立體視頻，或者將場景中插入合成的 CG（ComputerGraphics）對象，或者實現(xiàn)一些被遮場景、缺失場景的填充。如下圖，通過利用視頻的其他幀出現(xiàn)的內(nèi)容，模型實現(xiàn)了相機擺動時演員身后領(lǐng)域的填充。

圖 | 填充被遮擋的視頻。（來源：Tali Dekel, et al./Google AI）

這么強大的模型，這么優(yōu)秀的思路，在增強現(xiàn)實、3D 渲染等一些計算機視覺領(lǐng)域自然有其用武之地。