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guessing depth from single image

vip gmbh partnervermittlung erfahrungen Scale Network\u003c/h2\u003e\n\n\u003cp\u003eGlobal Coarse Scale Networkでは、SceneのGlobalな情報を使って画面全体のDepth構造を推定します。Network途中のMax poolingで周辺の情報を結合して、最後のFully connected layerで画像全体の情報を使っています。\u003c/p\u003e\n\n\u003cp\u003eHiddenLayerでは layer7の出力以外はReLUを使っています。Dropoutをlayer6で使っています。\u003cbr\u003e\nRandomでもそれほど大きな差ではないけど、初期値はImageNetのDatasetでPretrainingしたものを使用しています。\u003c/p\u003e\n\n\u003ch2\u003e\n\u003cspan id=\"local-fine-scale-network\" class=\"fragment\"\u003e\u003c/span\u003e\u003ca href=\"#local-fine-scale-network\"\u003e\u003ci class=\"fa fa-link\"\u003e\u003c/i\u003e\u003c/a\u003eLocal Fine Scale Network\u003c/h2\u003e\n\n\u003cp\u003eGlobal Coarse Scale Networkで推定した結果をLocal Fine Scale NetworkでRefinementします。\u003cbr\u003e\n入力をstrideとmax poolingで1/4したFeature MapとGlobal Coarse Scale Netowrkの出力を結合して、以降はサイズが小さくならないようにConvolutionだけを行っています。最終的には入力画像の1/4のサイズ(74x55)のDepth Mapが推定されます。\u003cbr\u003e\nactivate function にはReLUを使っています。最終LayerだけLinearです。\u003c/p\u003e\n\n\u003ch2\u003e\n\u003cspan id=\"scale-invariant-error\" class=\"fragment\"\u003e\u003c/span\u003e\u003ca href=\"#scale-invariant-error\"\u003e\u003ci class=\"fa fa-link\"\u003e\u003c/i\u003e\u003c/a\u003eScale Invariant Error\u003c/h2\u003e\n\n\u003cp\u003e英語が何言っているかわからなかったが、この式は推定値と正解値の差の平均を基準にしているようです。\u003cbr\u003e\n推定値と正解値の差の平均と同じだけ対象位置の推定値と正解値の差があれば0になります。\u003c/p\u003e\n\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://camo.qiitausercontent.com/c20a0de21b81b9cd43a5df05ac3280dd1b967113/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f3130303532332f38643039333733612d323038372d373630392d613632612d6137623833313131353138662e706e67\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\"\u003e\u003cimg 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Augmentation\u003c/h2\u003e\n\n\u003cp\u003e・Scale: $s\\in[1,1.5]$\u003cbr\u003e\n・Rotation: $r\\in[-5,5]$degrees\u003cbr\u003e\n・Translation: Random cropping\u003cbr\u003e\n・Color:random RGB x c $c\\in[0.8,1.2]^3$\u003cbr\u003e\n・Flip: 50% horizontally flipping\u003c/p\u003e\n\n\u003cp\u003e※Input画像をScalingするとDepthと合わなくなるので1/s倍した\u003c/p\u003e\n\n\u003cp\u003e# Experiments \u0026amp; Result\u003c/p\u003e\n\n\u003ch2\u003e\n\u003cspan id=\"nyu-depth\" class=\"fragment\"\u003e\u003c/span\u003e\u003ca href=\"#nyu-depth\"\u003e\u003ci class=\"fa fa-link\"\u003e\u003c/i\u003e\u003c/a\u003eNYU Depth\u003c/h2\u003e\n\n\u003cp\u003e・464 indoor scenes\u003cbr\u003e\n Training:249 scene, Test: 215 scene\u003cbr\u003e\n・Training Set 120K, Test Set 694\u003cbr\u003e\n・Batch Size 32\u003cbr\u003e\n・Input Imageは640x480から320x240にDownsampling\u003cbr\u003e\n・Coarse Networkを最初に学習して、Coarseを固定してFine Nextworkを学習\u003cbr\u003e\n・Learning Rate: Coarse:0.001 (conv1-5), 0.1 (layer6-7), fine: 0.01\u003cbr\u003e\n\u003ca href=\"https://camo.qiitausercontent.com/0d14af01935b80ce2cf73cb13643c7014531c8eb/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f3130303532332f36343561376139652d386563362d313365652d323437632d3531383864333334643030392e706e67\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\"\u003e\u003cimg src=\"https://camo.qiitausercontent.com/0d14af01935b80ce2cf73cb13643c7014531c8eb/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f3130303532332f36343561376139652d386563362d313365652d323437632d3531383864333334643030392e706e67\" alt=\"範囲を選択_128.png\" data-canonical-src=\"https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/100523/645a7a9e-8ec6-13ee-247c-5188d334d009.png\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\n全てにおいて提案手法が上回っている。\u003c/p\u003e\n\n\u003ch2\u003e\n\u003cspan id=\"kitti\" class=\"fragment\"\u003e\u003c/span\u003e\u003ca href=\"#kitti\"\u003e\u003ci class=\"fa fa-link\"\u003e\u003c/i\u003e\u003c/a\u003eKITTI\u003c/h2\u003e\n\n\u003cp\u003e・56scenes中Trainingに28scene,Testに28scene\u003cbr\u003e\n・Image Sizeは1224x368から半分にDownsampling\u003cbr\u003e\n・800images/scene 止まっているshotは除いた\u003cbr\u003e\n\u003ca href=\"https://camo.qiitausercontent.com/a141a9b4caeccef86e7bf347314874aeb24889c4/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f3130303532332f34323863646335612d636430372d323133332d373335622d3364373933313566656563392e706e67\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\"\u003e\u003cimg src=\"https://camo.qiitausercontent.com/a141a9b4caeccef86e7bf347314874aeb24889c4/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f3130303532332f34323863646335612d636430372d323133332d373335622d3364373933313566656563392e706e67\" alt=\"範囲を選択_129.png\" 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Loss\u003c/a\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003ca href=\"#data-augmentation\"\u003eData Augmentation\u003c/a\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003ca href=\"#nyu-depth\"\u003eNYU Depth\u003c/a\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003ca href=\"#kitti\"\u003eKITTI\u003c/a\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n","totalPv":1824,"unstockUrl":"https://qiita.com/supersaiakujin/items/5fbac19a47a93f89b85c/unstock","updatedAtInUnixtime":1457280947}" data-following-likers-props="[]" vip gmbh partnervermittlung erfahrungen readability="58">

richtig flirten beim schreiben More than 1 year has passed since last update.

Single ImageからDepth Mapを推定するという
frauen kennenlernen wo und wie この後更に改良したバージョンのが出ています。 vip gmbh partnervermittlung erfahrungen

Depth Estimationはシーンの幾何学的な理解のために重要です。Stereo ImageからのDepth Estimationに比べてSingle ImageからのDepth Estimationは少ないです。Single ImageからのDepth Estimationでは、Depthの手がかりとなる、line angle, perspective, object size, image position, atmospheric effectを使う必要があります。GlobalなSceneではこのような関係は必要になるかもしれないけれど、LocalなSceneではStereoで十分です。
Single ImageからのDepth Estimationは、ill pose問題なので、与えられたImageのDepthは無限に可能性が存在します。
例えば、Scaleの問題では、実際の部屋なのかdoll houseなのかとか、家具でも様々なサイズがあります。
彼らは、実際に使用するApplicationがPostprocessingRescalingしやすいように、空間の相対関係にFocusして、scale dependent errorsに加えて、scale invariant errorsも使ってこの問題に対処しました。
Depth Estimationには、GlobalなScene情報を推定するNetworkと、Local情報を使ってRefinementするNetworkの2つのNeural Networkを使用ししています。

Depth EstimationのNetworkはGlobal Coarse-Scale NetworkとLocal Fine Scale Networkの2つのネットワークで構成されています。

範囲を選択_122.png

Global Coarse Scale Network

Global Coarse Scale Networkでは、SceneのGlobalな情報を使って画面全体のDepth構造を推定します。Network途中のMax poolingで周辺の情報を結合して、最後のFully connected layerで画像全体の情報を使っています。

HiddenLayerでは layer7の出力以外はReLUを使っています。Dropoutをlayer6で使っています。
Randomでもそれほど大きな差ではないけど、初期値はImageNetのDatasetでPretrainingしたものを使用しています。

Local Fine Scale Network

Global Coarse Scale Networkで推定した結果をLocal Fine Scale NetworkでRefinementします。
入力をstrideとmax poolingで1/4したFeature MapとGlobal Coarse Scale Netowrkの出力を結合して、以降はサイズが小さくならないようにConvolutionだけを行っています。最終的には入力画像の1/4のサイズ(74x55)のDepth Mapが推定されます。
activate function にはReLUを使っています。最終LayerだけLinearです。

Scale Invariant Error

英語が何言っているかわからなかったが、この式は推定値と正解値の差の平均を基準にしているようです。
推定値と正解値の差の平均と同じだけ対象位置の推定値と正解値の差があれば0になります。

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Training Loss

Loss functionは下記の通り。$\lambda\in [0,1]$で$\lambda=0$だとL2 Normで$\lambda=1$だとscale-invariant errorになる。
$\lambda=0.5$にした。
正解データには、特にオブジェクト境界、WindowやSpecular表面でDepth Dataが無い場所がある。データが無い場所は使わないようにしてnを変えた。

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Data Augmentation

・Scale: $s\in[1,1.5]$
・Rotation: $r\in[-5,5]$degrees
・Translation: Random cropping
・Color:random RGB x c $c\in[0.8,1.2]^3$
・Flip: 50% horizontally flipping

※Input画像をScalingするとDepthと合わなくなるので1/s倍した

# Experiments & Result

NYU Depth

・464 indoor scenes
Training:249 scene, Test: 215 scene
・Training Set 120K, Test Set 694
・Batch Size 32
・Input Imageは640x480から320x240にDownsampling
・Coarse Networkを最初に学習して、Coarseを固定してFine Nextworkを学習
・Learning Rate: Coarse:0.001 (conv1-5), 0.1 (layer6-7), fine: 0.01
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全てにおいて提案手法が上回っている。

KITTI

・56scenes中Trainingに28scene,Testに28scene
・Image Sizeは1224x368から半分にDownsampling
・800images/scene 止まっているshotは除いた
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全てにおいて提案手法が上回っている。

NYUDepth 左から、原画、Coarse,Fine,GroundTruth、KITTI上から原画、Coarse,Fine,GroundTruth
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We consider the problem of estimating detailed 3-d structure from a single still image of an unstructured environment. Our goal is to create 3-d models which are both quantitatively accurate as well as visually pleasing.

For each small homogeneous patch in the image, we use a Markov Random Field (MRF) to infer a set of "plane parameters" that capture both the 3-d location and 3-d orientation of the patch. The MRF, trained via supervised learning, models both image depth cues as well as the relationships between different parts of the image. Other than assuming that the environment is made up of a number of small planes, our model makes no explicit assumptions about the structure of the scene; this enables the algorithm to capture much more detailed 3-d structure than does prior art, and also give a much richer experience in the 3-d flythroughs created using image-based rendering, even for scenes with significant non-vertical structure.

Using this approach, we have created qualitatively correct 3-d models for 64.9% of 588 images downloaded from the internet. We have also extended our model to produce large scale 3d models from a few images.

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Results

Make 3D model from your image


(In two simple steps: upload and browse-in-3d!)

Publications

Learning 3-D Scene Structure from a Single Still Image,
Ashutosh Saxena, Min Sun, Andrew Y. Ng, In ICCV workshop on 3D Representation for Recognition (3dRR-07), 2007. (best paper) [,, ]

3-D Reconstruction from Sparse Views using Monocular Vision,
Ashutosh Saxena, Min Sun, Andrew Y. Ng, In ICCV workshop on Virtual Representations and Modeling of Large-scale environments (VRML), 2007. [, ]

Also see :

,
Ashutosh Saxena, Sung H. Chung, Andrew Y. Ng. In NIPS 18, 2005.

,
Ashutosh Saxena, Sung H. Chung, Andrew Y. Ng. IJCV, Aug 2007.

Links

People:,,




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We consider the task of 3-d depth estimation from a single still image. Depth estimation is a challenging problem, since local features alone are insufficient to estimate depth at a point, and one needs to consider the global context of the image. Our model uses a hierarchical, multi-scale Markov Random Field (MRF) that incorporates multiscale local- and global-image features, and models the depths and the relation between depths at different points in the image.

We show that, even on unstructured scenes (of indoor and outdoor environments which include forests, trees, buildings, etc.), our algorithm is frequently able to recover fairly accurate depthmaps. We further propose a model that incorporates both monocular cues and stereo (triangulation) cues, to obtain significantly more accurate depth estimates than is possible using either monocular or stereo cues alone.

, , ,

Publications

,
Ashutosh Saxena, Min Sun, Andrew Y. Ng, In ICCV workshop on 3D Representation for Recognition (3dRR-07), 2007. (best paper) [, ]
(Full 3-d models from a single image.)

3-D Depth Reconstruction from a Single Still Image,
Ashutosh Saxena, Sung H. Chung, Andrew Y. Ng. International Journal of Computer Vision (IJCV), Aug 2007. [,, ]

Learning Depth from Single Monocular Images,
Ashutosh Saxena, Sung H. Chung, . In NIPS 18, 2005. [, ]
(Infer a depthmap from a single still image.)

Depth Estimation using Monocular and Stereo Cues,
Ashutosh Saxena, Jamie Schulte, Andrew Y. Ng. In IJCAI, 2007. []
(Monocular cues were used to improve the performance of stereo vision.)

, Jeff Michels, Ashutosh Saxena, Andrew Y. Ng. In ICML, 2005. []
(A simplified version of the monocular-depth algorithm was used to drive a rc-car in real-time.)

Media Coverage

, New Scientist, Dec 17, 2005.
, Mechanical Engineering, Apr 2006.
, Scientific Computing, Mar 2006.
"Robot Vision Algorithm", as reported by media: , , , Dec 7, 2005.

, Stanford Scientific, vol. 4, Issue 3, 2006.

Note: IJCV had highest impact factor (6.085 in 2006) in all computer sciene, as well as artificial intelligence journals.

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