地理监督视觉深度预测
计算机视觉与模式识别
2019-06-13 v4 机器人学
摘要
我们提出利用惯性测量得到的全局朝向，以及它施加于场景中物体形状的偏置，来辅助视觉 3D 重建。我们测试了在单图像深度预测中使用所得先验的效果，其中某些类别物体表面的法向量倾向于与重力对齐或与之正交。将此类先验加入单目深度预测的基线方法中，取得了超越当前最优（state-of-the-art）的改进，并说明了重力作为一种监督信号的作用。
引用
@article{arxiv.1807.11130,
title = {Geo-Supervised Visual Depth Prediction},
author = {Xiaohan Fei and Alex Wong and Stefano Soatto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.11130},
year = {2019}
}
备注
ICRA 2019, RA-L 2019