Monokulära djupförutsägelser spelar en avgörande roll för förståelsen av 3D scengeometri. Även om de senaste metoderna har gjort imponerande framsteg i utvärderingsmått som pixelmässigt relativt fel, de flesta metoder försummar de geometriska begränsningarna i 3D-utrymmet. I detta arbete visar vi betydelsen av de höga geometriska 3D-begränsningarna för djupprognoser. Genom att utforma en förlustterm som upprätthåller en enkel typ av geometriska begränsningar, nämligen virtuella normala riktningar bestäms av slumpmässigt prov tre punkter i den rekonstruerade 3D utrymme, kan vi avsevärt förbättra noggrannheten djup förutsägelse. Betecknande är att biprodukten av detta förutsagda djup är tillräckligt exakt är att vi nu kan återställa bra 3D-strukturer i scenen såsom punktmolnet och ytan normal direkt från djupet, eliminera behovet av att träna nya undermodeller som tidigare gjorts. Experiment på två riktmärken: NYU Djup-V2 och KITTI visar effektiviteten i vår metod och toppmoderna prestanda.
Yin m.fl. REF utformade en förlustterm för att genomdriva geometriska begränsningar.
Enforcing Geometric Constraints of Virtual Normal for Depth Prediction
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}