Sammanfattning av denna webbsida: Djupbaserad rekonstruktion av tredimensionell (3D) form av objekt är ett av kärnproblemen i datorseendet med många kommersiella tillämpningar. Dock är 3D-scanning för punktmoln-baserad video streaming dyrt och är i allmänhet ouppnåelig för en genomsnittlig användare på grund av nödvändig inställning av flera djup sensorer. Vi föreslår en ny hybrid modulär artificiella neurala nätverk (ANN) arkitektur, som kan rekonstruera släta polygonala maskor från en enda djup ram, med hjälp av en förkunskaper. Arkitekturen av neurala nätverk består av separata noder för igenkänning av objekttyp och rekonstruktion vilket möjliggör enkel omskolning och förlängning för nya objekttyper. Vi utförde igenkänning av nio verkliga objekt med hjälp av neurala nätverket tränade på ShapeNetCore modellen dataset. Resultaten utvärderas kvantitativt med hjälp av Intersection-over-Union (IoU), Completeness, Correctness and Quality metrics, och kvalitativ utvärdering genom visuell inspektion visar att den föreslagna arkitekturen är robust med avseende på olika visningsvinklar och belysningsförhållanden.
Författarna i Reference Ref föreslog en ny hybrid modulär artificiella neurala nätverk (ANN) arkitektur som är kapabel att bygga släta polygonala maskor från en enda djup ram med kunskap i förväg.
Reconstruction of 3D Object Shape Using Hybrid Modular Neural Network Architecture Trained on 3D Models from ShapeNetCore Dataset
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}