I detta arbete, vi forska och utvärdera end-toend lärande av monocular semantic-metrisk beläggning rutnät kartläggning från svag binokulär mark sanning. Nätverket lär sig att förutsäga fyra klasser, samt en kamera till fågelns synkartläggning, som visar sig vara mer robust än med hjälp av en tröghetsmätningsenhet (IMU) med hjälp av plattplanets antagande. I kärnan, den använder en variationell kodare-dekoder nätverk som kodar framifrån visuell information om körscenen och därefter avkodar den till en 2-D topview Cartesian koordinatsystem. Det visas att nätverket lär sig att vara invariant att pitch och rulla perturbation av kameravyn utan att kräva IMU data. Utvärderingarna på Cityscapes visar att vår end-to-end-inlärning av semantikmetriska beläggningsnät uppnår 72,1 % frekvensviktade IoU, jämfört med 60,2 % vid användning av ett IMU-stödd plan. Dessutom uppnår vårt nätverk i realtid slutsatser om ca. 35 Hertz för en ingångsbild med en upplösning på 256×512 pixlar och en utgångskarta med 64×64 beläggning rutnätsceller med hjälp av en Titan V GPU.
VD-metoden av REF använder en variationell kodare-dekoder nätverk för att förutsäga en semantisk beläggning rutnät direkt från en bild.
Monocular Semantic Occupancy Grid Mapping with Convolutional Variational Encoder-Decoder Networks
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Robotics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}