Människor har stor förståelse för vätskebehållare och deras innehåll; till exempel kan vi utan ansträngning hälla vatten från en kanna till en kopp. Att göra så kräver att uppskatta volymen av koppen, approximering av mängden vatten i kannan, och förutsäga beteendet hos vatten när vi lutar kannan. Mycket lite uppmärksamhet i datorseendet har ägnats åt vätskor och deras behållare. I detta papper studerar vi vätskebehållare och deras innehåll, och föreslår metoder för att uppskatta volymen av behållare, ungefärlig mängd vätska i dem, och utföra jämförande volymuppskattningar alla från en enda RGB-bild. Dessutom visar vi resultaten av den föreslagna modellen för att förutsäga beteendet hos vätskor inuti behållare när man lutar behållarna. Vi introducerar också en ny datauppsättning av Containers Of liQuid contEnt (COQE) som innehåller mer än 5000 bilder av 10 000 vätskebehållare i sammanhang märkta med volym, mängd innehåll, avgränsande box annotation, och motsvarande liknande 3D CAD-modeller.
REF föreslår att resonera om behållare och beteendet hos vätskor inuti dem från en enda RGB-bild.
See the Glass Half Full: Reasoning About Liquid Containers, Their Volume and Content
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}