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港大研究員提出融合自適應(yīng)法向量約束和遮擋注意力的深度估計新方法

下式顯示了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，P（q）為位置q處的遮擋概率。損失函數(shù)綜合了遮擋概率作用下的深度、法向量以及遮擋概率圖，并用權(quán)重調(diào)節(jié)各部分的重要性：

實驗結(jié)果

在模型訓(xùn)練過程中，研究人員使用了ScanNet作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并在7Scenes和SUND3D數(shù)據(jù)集上進行了測試。訓(xùn)練過程首先對DepthNet進行訓(xùn)練，而后固定其權(quán)重再訓(xùn)練RefineNet，最后再共同對整個模型進行調(diào)優(yōu)。

下圖顯示了這種方法與多種深度估計方法在7－Scenes數(shù)據(jù)上的比較，可以看到針對多個指標(biāo)都取得了優(yōu)異的結(jié)果：

下圖顯示了模型重建的結(jié)果，可以看到深度圖中邊緣更為銳利、更好地保留了形狀的規(guī)則外形：

在得到的表面法向量上也達到了優(yōu)異性能：

在視覺質(zhì)量上也超過了其他方法，CNM約束可以更好的保留局部和全局的幾何結(jié)構(gòu)信息。

從最終的三維重建結(jié)果中可以看到，即便是對于像沙發(fā)、白墻這樣的弱紋理結(jié)構(gòu)也能輕松重建，重建的顏色也更接近于基準(zhǔn)、形狀更為連續(xù)噪聲也更少。

此外研究人員還分析了局域／全局法向量CNM、優(yōu)化模塊和遮擋概率圖等不同模塊的有效性：

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聲明： 本文由入駐維科號的作者撰寫，觀點僅代表作者本人，不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題，請聯(lián)系舉報。

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