: Med tanke på en enda bild, vår algoritm uppskattar ytan normal vid varje pixel. Lägg märke till hur vår algoritm inte bara uppskattar den grova strukturen utan också fångar fina lokala detaljer. Till exempel, till vänster, normalt i soffarmen och sidobord ben uppskattas korrekt (se zoomerad version). På höger sida fångas stolens yta och ben och till och med toppen av shoppingkassarna korrekt. Normal legend: blå → X; grön → Y; röd → Z. Under de senaste åren har konvolutionella neurala nät (CNN) visat otroliga löften om att lära sig visuella representationer. I detta papper använder vi CNNs för uppgiften att förutsäga ytnormaler från en enda bild. Men vad är rätt arkitektur? Vi föreslår att bygga vidare på årtionden av hårt arbete i 3D scen förståelse för att utforma en ny CNN arkitektur för uppgiften att yta normal uppskattning. Vi visar att inkorporering av flera begränsningar (konstgjorda, Manhattanvärlden) och meningsfulla mellanliggande representationer (rumslayout, kantetiketter) i arkitekturen leder till toppmodern prestanda på ytan normal uppskattning. Vi visar också att vårt nätverk är ganska robust och visar toppmoderna resultat på andra datauppsättningar samt utan finjustering.
Wang m.fl. REF presenterade en ny konvolutionell neurala nätverk (CNN) arkitektur för yta normal uppskattning.
Designing deep networks for surface normal estimation
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}