Djupanalys är avgörande för 3D-rekonstruktion och scenförståelse. Aktiva djupgivare ger täta metriska mätningar, men lider ofta av begränsningar såsom begränsade driftsområden, låg rumslig upplösning, sensorinterferens och hög strömförbrukning. I detta dokument föreslår vi en metod för djupinlärning (DL) för att beräkna djup per pixel och dess osäkerhet kontinuerligt från en monokulär videoström, med målet att effektivt omvandla en RGB-kamera till en RGB-D-kamera. Till skillnad från tidigare DL-baserade metoder, uppskattar vi en djup sannolikhetsfördelning för varje pixel snarare än ett enda djup värde, vilket leder till en uppskattning av en 3D djup sannolikhet volym för varje input ram. Dessa djupsannolikhet volymer ackumuleras över tid under en Bayesian filtrering ram som fler inkommande ramar bearbetas sekventiellt, vilket effektivt minskar djup osäkerhet och förbättrar noggrannhet, robusthet och temporal stabilitet. Jämfört med tidigare arbete uppnår det föreslagna tillvägagångssättet mer exakta och stabila resultat, och generaliserar bättre till nya datauppsättningar. Experimentella resultat visar också resultatet av vår strategi kan direkt matas in i klassiska RGB-D-baserade 3D scanning metoder för 3D scenrekonstruktion.
Liu m.fl. I REF föreslås en Bayesiansk filtreringsram för att använda ramens enhetlighet för att förbättra djupuppskattningen.
Neural RGB®D Sensing: Depth and Uncertainty From a Video Camera
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}