它是如何运行的？

　　在运行代码之前，请先根据官方文件安装MXNet。Deep3D要求MXNet的配置环境为Cuda7.0和Cudnn 4版本及以上。首先打开mxnet/config.mk，并将USE_CUDA和USE_CUDNN的值设置为1。然后，将EXTRA_OPERATORS=path/to/ deep3d/operators添加到path/to/mxnet/ config .mk后面，并重新编译MXNet。

研究动机

　　从2008年电影《阿凡达》首映以来，3D电影技术已经迅速发展并成为主流科技。每年3D电影的发行量大约为10到20部，并且伴随着OculusRift和其他VR头戴式耳机的推出，3D电影技术的需求只会有增无减。

　　然而，制作3D电影的难度依然很大。目前制作3D电影主要有两种方法，并且这两种方法在实际制作中的应用程度基本相同：一种是用特殊的3D立体摄像机直接拍摄成3D电影，另一种是先拍摄成2D电影，然后人工转换成3D的。但是这两种方法都不是很完美，对于第一种方法来说，3D摄像机十分昂贵并且使用很不方便，而第二种人工转换的方法需要请很多“深度艺术家”坐在那里，为每一帧画面绘制深度图。

　　设想一下，如果照片能自动的进行2D到3D的转换，也就是说用一个普通手机就可以照一张3D的立体自拍，这难道不是一件很酷的事情吗？

预告片

　　看到这里，或许你已经开始犯困了，直播，下面我们展示了一些通过Deep3D技术将2D图片转换到3D的精彩电影截图。一般情况下我们需要使用3D眼镜或VR设备来观看3D图像，但是大部分人通常不会随身携带这些，所以我们用GIF的形式来展示这些3D图像的立体效果。

实现方法

　　3D图像有两个视角，一个是左眼的角度，另一个是右眼的角度。要把一张2D图像转换成3D立体图，首先需要估测每个像素点相对于相机的距离（即深度图），然后基于得到的深度图对图像进行处理来创建两个视角。

　　该算法中最困难的步骤是估测深度图。为了实现自动转换，我们可以让它通过学习得到一个算法模型。目前已经有一些工作是基于DNN实现的单张2D图像的深度估测。然而还需要用图像和深度图数据对来进行训练。由于这种数据对收集起来很困难，所以他们使用的数据库都比较小，比如NYU深度数据库和KITTI，这类数据库中只包含几百张样例。此外，这些数据集只有静态场景，很难想像如何将这项技术应用到人物照片里。

　　相比之下，直播，Deep3D可以直接在具有数千万帧的3D电影的基础上进行训练。我们在进行训练时，把深度图作为一个网络内部的表示，而不是作为末端的预测输出。所以我们的方法并不是先预测一张深度图，然后用这张深度图通过一个单独的算法去重建缺失的视角，而是在同一神经网络中重新创建端到端的方法来训练它。

　　这里展示了一些可视化的网络内部深度结构，希望可以帮助大家理解网络是如何工作的：

　　每张图像后面是4*3的不同深度层的图示，按从近到远的顺序排列。离观众近的物体会出现在靠前的几张深度图中，而离观众远的物体则出现在最后几张。这表明内部深度表示法正在学习从2D图像推断深度，而不需要直接在图像上进行训练。

关于代码