Single-view djup förutsägelse är ett grundläggande problem i datorseende. På senare tid har djupgående inlärningsmetoder lett till betydande framsteg, men sådana metoder begränsas av tillgängliga utbildningsdata. Aktuella datauppsättningar baserade på 3D-sensorer har viktiga begränsningar, bland annat inomhusbilder (NYU), ett litet antal träningsexempel (Make3D) och sparsam provtagning (KITTI). Vi föreslår att använda multi-view Internet fotosamlingar, en praktiskt taget obegränsad datakälla, för att generera utbildningsdata via moderna struktur-from-motion och multi-view stereo (MVS) metoder, och presentera en stor djup dataset som kallas MegaDepth baserat på denna idé. Data från MVS kommer med sina egna utmaningar, inklusive buller och okonstruerade objekt. Vi tar itu med dessa utmaningar med nya datarengöringsmetoder, samt utökar automatiskt våra data med ordinala djuprelationer som genereras med semantisk segmentering. Vi validerar användningen av stora mängder internetdata genom att visa att modeller tränade på MegaDepth uppvisar stark generalisering-inte bara till nya scener, men också till andra olika datauppsättningar inklusive Make3D, KITTI och DIW, även när inga bilder från dessa datauppsättningar ses under utbildningen. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF antog struktur-from-motion (SfM) och multi-view stereo (MVS) teknik för att generera tillsyns 3D-information.
MegaDepth: Learning Single-View Depth Prediction from Internet Photos
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}