GroundNet:基于几何一致性的单目地平面法向量估计
计算机视觉与模式识别
2019-08-13 v4
摘要
我们致力于从单幅图像估计地平面的三维朝向。我们将该问题表述为一个交织的多任务预测问题,通过联合优化逐像素表面法向、地平面分割和深度估计。具体而言,我们提出的模型GroundNet首先在两个独立流中估计深度和表面法向,由此确定性地计算出两个地平面法向量。为利用深度与法向之间的几何关联,我们提出在计算出的地平面法向量上添加一致性损失。此外,使用地平面分割流来隔离地面区域,从而可选择性地仅通过图像中的地面区域反向传播参数更新。我们的方法在ApolloScape和KITTI真实世界室外数据集的地平面法向量估计与地平线检测上取得了排名首位的性能,相对先前最优方法最高提升17.7%。
引用
@article{arxiv.1811.07222,
title = {GroundNet: Monocular Ground Plane Normal Estimation with Geometric Consistency},
author = {Yunze Man and Xinshuo Weng and Xi Li and Kris Kitani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.07222},
year = {2019}
}
备注
Camera Ready for ACM MM 2019