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利用稀疏点云偏序关系的半监督单目图像深度估计

文献类型:期刊论文

作者曾一鸣1; 胡瑜1; 韩银和1; 李晓维1
刊名计算机辅助设计与图形学学报
出版日期2019
卷号31.0期号:011页码:2038
关键词深度估计 偏序关系 稀疏点云
ISSN号1003-9775
英文摘要为了减少传统基于学习的深度估计方法对大量稠密深度数据的依赖,提出了一种基于偏序关系的深度估计方法.首先对RGB图像进行超像素划分,根据稀疏点云在超像素图像上的投影生成超像素的深度,进而在超像素中心之间建立了深度偏序关系,结合稀疏点云的实际深度值作为监督信息,训练卷积神经网络估计场景深度.在NYU Depthv2数据集上的实验结果表明,该方法仅需稀疏点云就可达到0.262的平均相对误差,优于之前国际同类方法,甚至超过部分使用稠密深度数据的监督方法.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36505]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.中国科学院研究生院
推荐引用方式
GB/T 7714
曾一鸣,胡瑜,韩银和,等. 利用稀疏点云偏序关系的半监督单目图像深度估计[J]. 计算机辅助设计与图形学学报,2019,31.0(011):2038.
APA 曾一鸣,胡瑜,韩银和,&李晓维.(2019).利用稀疏点云偏序关系的半监督单目图像深度估计.计算机辅助设计与图形学学报,31.0(011),2038.
MLA 曾一鸣,et al."利用稀疏点云偏序关系的半监督单目图像深度估计".计算机辅助设计与图形学学报 31.0.011(2019):2038.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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