Редактирование: Карта глубины

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 116: Строка 116:
 
'''Визуальная одометрия''' <ref name="визуальная одометрия">Статья о визуальной одометрии[https://en.wikipedia.org/wiki/Visual_odometry]</ref> {{---}} метод оценки положения и ориентации робота или иного устройства в пространстве с помощью анализа последовательности изображений, снятых установленной на нем камерой.
 
'''Визуальная одометрия''' <ref name="визуальная одометрия">Статья о визуальной одометрии[https://en.wikipedia.org/wiki/Visual_odometry]</ref> {{---}} метод оценки положения и ориентации робота или иного устройства в пространстве с помощью анализа последовательности изображений, снятых установленной на нем камерой.
  
Данная статья <ref name="aaai"> Vincent Casser, Soeren Pirk, Reza Mahjourian, Anelia Angelova "Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos" [https://arxiv.org/abs/1811.06152v1]</ref> посвящена задаче обучения без учителя глубины сцены и визуальной одометрии робота, где наблюдение обеспечивается видеозаписями с одной камеры. Это делается путем введения геометрической структуры в процесс обучения. Он включает в себя моделирование сцены и отдельных объектов, одометрии камеры и движения объектов, изучаемых с помощью монокулярных видеовходов. Авторы вводят модель движения объекта, которая имеет ту же архитектуру, что и сеть определения визуальной одометрии. Она принимает последовательность изображений RGB в качестве входных данных и дополняется предварительно вычисленными масками сегментации экземпляров. Работа модели движения заключается в том, чтобы научиться предсказывать векторы трансформации каждого объекта в трехмерном пространстве. Это создает видимость наблюдаемого объекта в соответствующем целевом кадре. Авторы проверяли прогнозирование глубины на KITTY.
+
Данная статья <ref name="aaai"> Vincent Casser, Soeren Pirk, Reza Mahjourian, Anelia Angelova "Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos" [https://arxiv.org/abs/1811.06152v1]</ref> посвящена задаче обучения без учителя глубины сцены и визуальной одометрии робота, где наблюдение обеспечивается видеозаписями с одной камеры. Это делается путем введения геометрической структуры в процесс обучения. Он включает в себя моделирование сцены и отдельных объектов, одометрии камеры и движения объектов, изучаемых с помощью монокулярных видеовходов. Авторы вводят модель движения объекта, которая имеет ту же архитектуру, что и сеть определения визуальной одометрии. Она принимает последовательность изображений RGB в качестве входных данных и дополняется предварительно вычисленными масками сегментации экземпляров. Работа модели движения заключается в том, чтобы научиться предсказывать векторы трансформации каждого объекта в трехмерном пространстве. Это создает видимость наблюдаемого объекта в соответствующем целевом кадре. Авторы проверяли прогнозирование глубины на KITTY<ref>http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/</ref>.
  
 
== См. также ==
 
== См. также ==

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: