89
правок
Изменения
→Прогнозирование глубины без датчиков: использование структуры для обучения без учителя по монокулярным видео (2019)
[[Файл:ego-motion.png|thumb|500px| Рисунок 7. Сравнение обычного метода построения карты глубин с помощью эго-движения и предложенного в статье, который использует движения для различных 3-D объектов <ref name="aaaif">Vincent Casser, Soeren Pirk, Reza Mahjourian, Anelia Angelova "Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos" Figure 2 </ref>]]
'''Визуальная одометрия'''Ы <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.
