Att förstå 3D-strukturen i en scen är av avgörande betydelse när det gäller att utveckla helt autonoma robotar. I detta syfte presenterar vi en ny ram baserad på djupinlärning som uppskattar djup, ytnormaler och yta krökning endast med hjälp av en enda RGB-bild. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att uppskatta ytans krökning från färg med hjälp av en maskininlärningsmetod. Dessutom visar vi att genom att justera nätverket för att härleda väl utformade funktioner, såsom ytkurva, kan vi uppnå bättre prestanda vid uppskattning av djup och normal.Detta indikerar att nätverksvägledning fortfarande är en användbar aspekt av att designa och utbilda ett neuralt nätverk. Vi utför omfattande experiment där nätverket utbildas för att dra slutsatser om olika uppgifter medan modellkapaciteten hålls konstant vilket resulterar i olika funktionskartor baserade på de uppgifter som finns. Vi överträffar de tidigare toppmoderna riktmärken som tillsammans uppskattar djup och ytnormaler samtidigt som vi förutser ytans krökning parallellt.
I REF utvidgades det senare arbetet till att gemensamt förutsäga djup, ytnormaler och ytkurva, vilket förbättrade resultaten av alla tre uppgifterna.
Joint prediction of depths, normals and surface curvature from RGB images using CNNs
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}