Single-image bit-wise planar 3D rekonstruktion syftar till att samtidigt segmentera plan fall och återställa 3D-plan parametrar från en bild. De senaste strategierna utnyttjar konvolutionella neurala nätverk (CNN) och uppnå lovande resultat. Dessa metoder är emellertid begränsade till att upptäcka ett fast antal plan med viss inlärd ordning. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny tvåstegsmetod baserad på associativ inbäddning, inspirerad av dess senaste framgång till exempel segmentering. I det första steget tränar vi ett CNN för att kartlägga varje pixel till ett inbäddat utrymme där pixlar från samma plana instans har liknande inbäddningar. Därefter erhålls plana fall genom att gruppera inbäddningsvektorer i plana regioner via en effektiv genomsnittlig skiftklusteralgoritm. I det andra steget, uppskattar vi parametern för varje plan exempel genom att beakta både pixel-nivå och instans-nivå-sammansättningar. Med den föreslagna metoden kan vi upptäcka ett godtyckligt antal plan. Omfattande experiment på offentliga datauppsättningar validerar effektiviteten och effektiviteten i vår metod. Dessutom går vår metod på 30 fps vid testtillfället, vilket skulle kunna underlätta många realtidsapplikationer som visuell SLAM och människa-robotinteraktion.
Yu m.fl. REF tar itu med detta problem genom medelskiftande klusterbildning av de extraherade funktionskartorna för att utföra exempelsegmentering för planen i scenen.
Single-Image Piece-Wise Planar 3D Reconstruction via Associative Embedding
{'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']}