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![]() |
刊名 | 计算机辅助设计与图形学学报
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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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