3 个月前

SliceNet:基于切片表示的单张室内全景图深度估计深度神经网络

SliceNet:基于切片表示的单张室内全景图深度估计深度神经网络

摘要

我们提出一种新颖的深度神经网络,用于从单张室内全景图像中估计深度图。该网络直接作用于等距投影(equirectangular projection)图像,充分利用了室内360°图像的特性。基于重力在人造室内场景设计与构建中起关键作用这一事实,我们提出一种紧凑的场景表示方法,将球面场景划分为垂直切片,并利用切片之间的长时序与短时序依赖关系,以恢复等距投影格式下的深度图。该设计使得即使在网络深度较大时,仍能有效保留提取特征中的高分辨率信息。实验结果表明,我们的方法在预测精度方面优于当前最先进的解决方案,尤其在真实世界数据上的表现更为突出。

基准测试

基准方法指标
depth-estimation-on-stanford2d3d-panoramicSliceNet
RMSE: 0.3684
absolute relative error: 0.0744

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
SliceNet:基于切片表示的单张室内全景图深度估计深度神经网络 | 论文 | HyperAI超神经