: Vi föreslår Deep3D, en helautomatisk 2D-till-3D konverteringsalgoritm som tar 2D-bilder eller videoramar som ingång och utgångar 3D stereo bildpar. stereobilderna kan ses med 3D-glasögon eller huvudmonterade VR-displayer. Deep3D tränas direkt på stereo par från en datauppsättning av 3D-filmer för att minimera pixel-wise rekonstruktion fel i höger vy när den ges vänster vy. Internt uppskattar Deep3D-nätverket en probabilistisk skillnadskarta som används av ett olika djupbildsbaserat renderingsskikt för att skapa rätt vy. Deep3D kräver således inte insamling av djupsensordata för övervakning. Abstrakt. När 3D-filmvisning blir vanligt förekommande och marknaden för Virtual Reality (VR) växer efterfrågan på 3D-innehåll snabbt. Att producera 3D-videor är dock fortfarande en utmaning. I detta papper föreslår vi att använda djupa neurala nätverk för att automatiskt konvertera 2D-videor och bilder till stereoskopisk 3D-format. I motsats till tidigare automatiska 2D-till-3D omvandlingsalgoritmer, som har separata stadier och behöver mark-sanning djup karta som övervakning, är vårt tillvägagångssätt tränas end-toend direkt på stereo par extraherade från 3D-filmer. Detta nya utbildningsprogram gör det möjligt att utnyttja mer omfattande data och avsevärt öka prestandan. Deep3D överträffar faktiskt utgångspunkterna i både kvantitativa och mänskliga utvärderingar.
Deep3D REF lär sig att generera rätt vy från given vänster vy genom övervakning av stereobildpar.
Deep3D: Fully Automatic 2D-to-3D Video Conversion with Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}