Abstract-convolutional Neural Networks (CNN) utbildade i storskaliga RGB-databaser har blivit den hemliga såsen i de flesta av de senaste tillvägagångssätten för objekt kategorisering från RGB-D-data. Tack vare färgning tekniker, dessa metoder utnyttja filter lärt från 2D-bilder för att extrahera meningsfulla representationer i 2.5D. Ändå är den perceptuella signaturen av dessa två typer av bilder mycket annorlunda, med den första vanligtvis starkt kännetecknas av texturer, och den andra mestadels av silhuetter av objekt. Helst skulle man vilja ha två CNN, en för RGB och en för djup, var och en tränad på en lämplig datainsamling, som kan fånga de perceptuella egenskaperna hos varje kanal för den uppgift som är till hands. Detta har hittills inte varit möjligt, på grund av bristen på en lämplig djupdatabas. I detta dokument behandlas denna fråga genom att man föreslår att man väljer syntetiskt genererade bilder i stället för att för hand samla in en databas i stor skala i 2.5D. Samtidigt som det är tydligt en proxy för verkliga data, syntetiska bilder gör det möjligt att handla kvalitet för kvantitet, vilket gör det möjligt att generera en praktiskt taget oändlig mängd data. Vi visar att de filter som man lärt sig av sådan datainsamling, genom att använda samma arkitektur som vanligtvis används på visuella data, lär sig mycket olika filter, vilket resulterar i djupfunktioner (a) som bättre kan karakterisera de olika facetterna av djupbilder, och (b) kompletterar dem som härrör från CNN:er som är förträngda på 2D-datauppsättningar. Experiment i två allmänt tillgängliga databaser visar kraften i vårt tillvägagångssätt.
Carlucci m.fl. REF föreslog att syntetiska data skulle användas för klassificering av djupbilder.
A deep representation for depth images from synthetic data
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}