深層学習による三次元構造ェッジ抽出を用いた単眼奥行き推定

机译：深度学习中使用三维结构边缘提取的单眼深度估计

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近年，深層学習を用いたmesh表現に基づく三次元復元の研究に注目が集まっている.その一つである TriDepthでは，Canny edgeにより構築された2D meshを使った手法を提案しているが，その性能はシーンのtexture に大きく左右されていた.本研究では，深層学習による三次元構造edgeの抽出を導入することでこの問題点を解決し，その有効性をCGデータセット上で実験的に示した.

机译：近年来，人们开始关注基于深度学习的基于网格表示的3D重建研究，其中之一TriDepth提出了一种使用Canny edge构造的2D网格的方法，其性能受场景纹理的影响很大。在这项研究中，我们通过引入深度学习来提取3D结构边缘，从而解决了这一问题，并通过实验证明了其在CG数据集上的有效性。

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来源
《マルチメディアストレージ研究会;メディア工学研究会;ヒューマンインフォメーション研究会;映像表現コンピュータグラフィックス研究会;ITS研究会;画像工学研究会》|2020年|233-238|共6页
会议地点
作者
金子真也; 櫻田健; 池畑諭; 相澤清晴;
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作者单位

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正文语种
中图分类
关键词
深層学習; 単眼奥行き推定; ェッジ; メッシュ; 三次元復元;

机译：深度学习;单眼深度估计;楔形;网格; 3D重建;

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