Vi fokuserar på problemet med att uppskatta markplanets orientering med avseende på en mobil monokulär kameraplattform (t.ex. markrobot, bärbar kamera, hjälprobotplattform). För att ta itu med detta problem formulerar vi problemet med markplansuppskattning som ett sammanblandat multi-task-förutsägelseproblem genom att gemensamt optimera för punktvis yta normal riktning, 2D marksegmentering, och djupuppskattningar. Vår föreslagna modell -GroundNet - beräknar marken normalt i två strömmar separat och sedan en konsistensförlust appliceras ovanpå de två strömmarna för att genomdriva geometrisk konsistens. En semantisk segmenteringsström används för att isolera markområdena och används för att selektivt bakåtrikta parameteruppdateringar endast genom markregionerna i bilden. Våra experiment på KITTI och ApolloScape dataset bekräftar att GroundNet kan förutsäga konsekvent djup och normalt inom markområdet. Det uppnår också högsta prestanda på markplan normal uppskattning och horisont linje detektion.
Nyligen, yta normal användes för enkelbild kamera uppskattning genom att direkt uppskatta ett markplan från djupet och normala uppskattningar av segmenterade markområden REF.
GroundNet: Segmentation-Aware Monocular Ground Plane Estimation with Geometric Consistency
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}