: Detta papper föreslår en djup neural arkitektur för bit-wise planar djupkarta rekonstruktion från en enda RGB-bild. Från vänster till höger, en ingångsbild, en bitvis plansegmentering, en rekonstruerad djupkarta och en texturmappad 3D-modell. Detta dokument föreslår ett djupt neuralt nätverk (DNN) för bit-wise planar djupkarta rekonstruktion från en enda RGB-bild. Medan DNN har fört anmärkningsvärda framsteg till en-bild djup förutsägelse, bit-wise plana djupkarta rekonstruktion kräver en strukturerad geometri representation, och har varit en svår uppgift att bemästra även för DNNs. Den föreslagna end-to-end DNN lär sig att direkt dra en uppsättning planparametrar och motsvarande plansegmenteringsmasker från en enda RGB-bild. Vi har genererat mer än 50,000 bitvis plana djupkartor för utbildning och testning från ScanNet, en storskalig RGBD-videodatabas. Våra kvalitativa och kvantitativa utvärderingar visar att den föreslagna metoden överträffar baslinjemetoderna både när det gäller plansegmentering och noggrannhet för djupuppskattning. Såvitt vi vet presenterar detta dokument den första neurala arkitekturen för bitvis planrekonstruktion från en enda RGB-bild. Kod och data finns på https: //github.com/art-programmer/PlaneNet. Beräkningen av djupvärdet kräver kamerans inneboende parametrar, som t.ex. kan uppskattas genom analys av försvinnande punkter. I våra experiment, inneboende ges för varje bild genom databasen information.
Med den senaste tidens återuppgång av djupt lärande metoder, ett end-to-end djupt neurala nätverk (DNN) har föreslagits för att få singelvy 3D rekonstruktion REF.
PlaneNet: Piece-Wise Planar Reconstruction from a Single RGB Image
{'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']}