Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Rosa, Nícolas dos Santos |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-13092019-150449/
|
Resumo: |
Este trabalho aborda o problema da estimação de profundidade a partir de imagens monoculares (SIDE), com foco em melhorar a qualidade das predições de redes neurais profundas. Em um cenário de aprendizado supervisionado, a qualidade das predições está intrinsecamente relacionada aos rótulos de treinamento, que orientam o processo de otimização. Para cenas internas, sensores de profundidade baseados em escaneamento por luz estruturada (Ex.: Kinect) são capazes de fornecer mapas de profundidade densos, embora de curto alcance. Enquanto que para cenas externas, consideram-se LiDARs como sensor de referência, que comparativamente fornece medições mais esparsas, especialmente em regiões mais distantes. Em vez de modificar a arquitetura de redes neurais para lidar com mapas de profundidade esparsa, este trabalho introduz um novo método de densificação para mapas de profundidade, usando o framework de Mapas de Hilbert. Um mapa de ocupação contínuo é produzido com base nos pontos 3D das varreduras do LiDAR, e a superfície reconstruída resultante é projetada em um mapa de profundidade 2D com resolução arbitrária. Experimentos conduzidos com diferentes subconjuntos do conjunto de dados do KITTI mostram uma melhora significativa produzida pela técnica proposta (esparso-para-contínuo), sem necessitar inserir informações extras durante a etapa de treinamento. |
