Abstrakt. Vi introducerar en ny RGB-D patch deskriptor avsedd för att upptäcka coplanar ytor i SLAM rekonstruktion. Kärnan i vår metod är ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk som tar in RGB, djup, och normal information om en planar patch i en bild och utgångar en deskriptor som kan användas för att hitta coplanar patchar från andra bilder. Vi utbildar nätverket på 10 miljoner trillingar av coplanar och icke-coplanar patchar, och utvärderar på en ny coplanarity benchmark skapas från råvaror RGB-D skanningar. Experiment visar att vår lärda deskriptor överträffar alternativ som utvidgas för denna nya uppgift med en betydande marginal. Dessutom visar vi fördelarna med coplanarity matchning i en robust RGBD rekonstruktion formulering. Vi finner att coplanaritetsbegränsningar som upptäcks med vår metod är tillräckliga för att få återuppbyggnadsresultat jämförbara med state-of-the-art ramar på de flesta scener, men överträffa andra metoder på etablerade riktmärken i kombination med traditionell keypoint matchning.
Shi och Al. REF använder ett CNN för att lära sig en funktionsdeskriptor för planara patcher i RGB-D-avbildningar.
PlaneMatch: Patch Coplanarity Prediction for Robust RGB-D Reconstruction
{'venue': 'ECCV 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}