Flynn的新办法是训练机器视觉算法，在经过一个巨大的数据集的连续图像训练后，算出新的图像应该是什么样子。计算机的任务是将各张图像作为一组像素，并确定给定相应像素的深度和颜色，并根据出现前后的图像给出深度和颜色相符的像素。
他们训练的算法叫做DeepStereo，使用了“由一个移动的车辆拍摄的街景图像。”事实上，他们使用了10万个这些序列作为训练数据集。而最终的结果也是令人印象深刻的。Flynn表示，“总体来说，我们的模型产生了合理的输出。”
算法成功地再现了一些困难的物体，如树木和草丛。并且即使算法没有处理好，也不会有之前的“撕裂”，尤其是算法在处理移动物体上的表现很好。不过，总而言之该方法目前还是并不完美。即使如此，这也是一项令人印象深刻的工作，再一次显示了深度学习技术的潜力。
希望在不太遥远的将来，我们能看到Google街景从图片变成一部旅游电影，让用户真正足不出户“走”遍天下。
小编推荐阅读
