Abstrakt. Väg scen segmentering är viktigt i datorseende för olika tillämpningar såsom autonom körning och fotgängardetektering. Att återställa vägscenernas 3D-struktur ger relevant kontextuell information för att förbättra deras förståelse. I detta papper använder vi en konvolutionell neural nätverk baserad algoritm för att lära sig funktioner från bullriga etiketter för att återställa 3D scen layout av en väg bild. Den nya algoritmen bygger på att generera utbildningsetiketter genom att tillämpa en algoritm som är utbildad på en allmän bilduppsättning för att klassificera bilder ombord. Vidare föreslår vi en ny texturdeskriptor baserad på ett inlärt färgplan fusion för att uppnå maximal enhetlighet i vägområden. Slutligen kombineras förvärvad (off-line) och aktuell (on-line) information för att upptäcka vägområden i enstaka bilder. Från kvantitativa och kvalitativa experiment, som utförs på allmänt tillgängliga dataset, dras slutsatsen att konvolutionella neurala nätverk är lämpliga för att lära 3D scen layout från bullriga etiketter och ger en relativ förbättring på 7 % jämfört med baslinjen. Dessutom, kombinerar färgplan ger en statistisk beskrivning av vägområden som uppvisar maximal enhetlighet och ger en relativ förbättring på 8% jämfört med baslinjen. Slutligen är förbättringen ännu större när den förvärvas och aktuell information från en enda bild kombineras.
Álvarez m.fl. REF utbilda en CNN-modell från bullriga etiketter för att återställa 3D-layouten av en gatubild.
Road Scene Segmentation from a Single Image
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}