Abstrakt. Att återställa struktur och rörelseparametrar med ett bildpar eller en sekvens av bilder är ett väl studerat problem i datorseendet. Detta uppnås ofta genom att använda Structure from Motion (SfM) eller Simultanous Localization och Mapping (SLAM) algoritmer baserat på realtidskraven. Nyligen, med tillkomsten av Convolutional Neural Networks (CNN) forskare har utforskat möjligheten att använda maskininlärning tekniker för att rekonstruera 3D-strukturen i en scen och gemensamt förutsäga kameran pose. I detta arbete presenterar vi ett ramverk som uppnår toppmodern prestanda på enkelbildsdjupsförutsägelse för både inomhus- och utomhusscener. Djupförutsägelsesystemet utökas sedan för att förutsäga optiskt flöde och slutligen kameran utgör och tränas end-to-end. Vårt ramverk överträffar tidigare djupt lärande baserade rörelseprognoser, och vi visar också att de toppmoderna metriska djupen kan förbättras ytterligare med hjälp av kunskapen om pose.
Dharmasiri m.fl. REF utbildar ett djupnätverk och utökar djupsystemet för att förutsäga optiska flöden och kamerarörelser.
ENG: End-to-end Neural Geometry for Robust Depth and Pose Estimation using CNNs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}