基于二维表征的三维推理基本问题的一种解法
计算机视觉与模式识别
2022-11-10 v1
摘要
利用神经网络从单目视觉进行三维推理是计算机视觉的一个重要研究领域。该研究领域的应用多种多样，已有许多提出的解决方案，并展现出卓越的性能。尽管投入了大量努力，但仍存在一些未解问题，其中一些是根本性的。本文讨论了一个问题，我希望该问题日后能被视作基于二维表征的、面向对象的三维推理中盲透视n点（Blind PnP）问题的推广。该基本问题与盲PnP问题的关键区别在于，基本问题中的三维推理参数直接附加于三维点，而相机概念将通过这些点参数的共享来体现。通过为该问题的一个重要特例提供一个基于二维表征的可解释且鲁棒的梯度下降解法，本文开辟了一种新途径，即利用基于可用信息的学习方法来解决从二维图像估计三维物体姿态的相关问题。
引用
@article{arxiv.2211.04691,
title = {A Solution for a Fundamental Problem of 3D Inference based on 2D Representations},
author = {Thien An L. Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.04691},
year = {2022}
}