单目照相机将三维的事物转化为二维的图像，丢失了距离信息，也就是视深。和我们双眼获知物体距离的原理类似，（对极几何）可以参见下图：记cc'距离为B,xx'距离为视差d,空间点到基线的距离为Z，相机的焦距为f,则根据相似三角形定理得：d=Bf/Z也就是距离信息可以转化为根据不同方向的图片求视差d的问题。局部的方法（计算匹配代价）：SAD（Sum of Absolute Differ...

深度卷积神经网络导语：之前在MLP做数字识别时，我们将图片压扁成为一个一维向量，损失了原本的空间特性。那么，直接对图像进行处理，也就会得到一个巨大的矩阵，若给矩阵中的每个值都配一个权重，那么计算上会是相当复杂的。我们人在看图时有些地方是投机取巧的，我们不需要看到整张图片就可以一定程度上猜到这是什么，所以我们可以将图片分割，分块来处理（局部感受野）。既然图片模块化了，那么每块的权重也可以批量处理..