Abstrakt. Med tanke på en enda RGB bild av en komplex utomhus väg scen i perspektivet, vi tar itu med det nya problemet med att uppskatta en ocklusion motiverade semantiska scen layout i top-vyn. Detta utmanande problem kräver inte bara en exakt förståelse av både 3D-geometrin och semantiken i den synliga scenen, utan också av tillfångatagna områden. Vi föreslår ett konvolutionellt neuralt nätverk som lär sig att förutsäga ockluderade delar av scenen layout genom att titta runt förgrundsföremål som bilar eller fotgängare. Men istället för att hallucinera RGB-värden, visar vi att direkt förutsäga semantik och djup i de ockluderade områdena möjliggör en bättre omvandling till top-vyn. Vi visar vidare att denna första top-view representation kan förbättras avsevärt genom att lära tidigare och regler om typiska väglayouter från simulerade eller, om tillgängliga, kartdata. Avgörande, utbildning vår modell kräver inte kostsamma eller subjektiva mänskliga anteckningar för ockluded områden eller topview, utan snarare använder lätt tillgängliga annoteringar för standard semantisk segmentering. Vi utvärderar och analyserar i stor utsträckning vår strategi för datamängderna KITTI och Cityscapes.
Schulter m.fl. REF föreslår ett CNN som kan hallucinera djup och semantik ocluded av förgrundsobjekt och uppskatta en scen layout i den övre vy från ett enda perspektiv vy.
Learning to Look around Objects for Top-View Representations of Outdoor Scenes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}