用于鱼眼镜头的参数化合成图像数据集
计算机视觉与模式识别
2019-01-24 v1
摘要
基于不同的投影几何，鱼眼图像可表示为参数化的非直线图像。深度神经网络（DNN）是用于提取鱼眼图像特征描述参数的解决方案之一。然而，训练一个合理的 DNN 预测模型需要大量图像。本文提出使用参数化合成图像来扩展训练数据集的规模。该方法有效提升了图像的多样性并避免了数据规模限制。为模拟不同的视角与距离，我们在变换上采用可控的参数化投影过程。通过使用我们的鱼眼相机所拍摄的图像进行测试，证明了所提方法的可靠性。该合成数据集是首个能够扩展为大规模标注鱼眼图像数据集的数据集。可通过以下链接获取：http://www2.leuphana.de/misl/fisheye-data-set/。
引用
@article{arxiv.1811.04627,
title = {Parameterized Synthetic Image Data Set for Fisheye Lens},
author = {Zhen Chen and Anthimos Georgiadis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.04627},
year = {2019}
}
备注
2018 5th International Conference on Information Science and Control Engineering