JP2021503134A - 画像深度とエゴモーション予測ニューラルネットワークの教師なし学習 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2017年11月15日に提出された米国仮出願第62/586,611号の優先権を主張する。先行出願の開示は、本出願の開示の一部と見なされ、参照により組み込まれる。
102 深度ネットワーク
102 画像深度予測ニューラルネットワーク
104 カメラモーションネットワーク
104 カメラモーション推定ニューラルネットワーク
106 画像のシーケンス
110 画像
114 深度出力
116 カメラモーション出力
118 トレーニングエンジン
200 プロセス
300 プロセス
Claims (25)
画像のシーケンスを受信することと、
画像ごとに、前記画像の深度を特徴付けるそれぞれの深度出力を生成するために、前記画像深度予測ニューラルネットワークを使用して画像の前記シーケンス内の各画像を処理することと、
サブセット内の前記画像間のカメラのモーションを特徴付けるカメラモーション出力を生成するために、前記カメラモーション推定ニューラルネットワークを使用して画像の前記シーケンス内の画像の前記サブセットを処理することと
を行うように構成され、
前記画像深度予測ニューラルネットワークと前記カメラモーション推定ニューラルネットワークが、教師なし学習技法を使用して共同でトレーニングされている、システム。
画像のシーケンスを備えるトレーニングデータを取得するステップと、
画像の前記シーケンス内の特定の画像ごとに、
前記特定の画像の第1の深度を特徴付ける第1の深度推定値を生成するために、前記画像深度予測ニューラルネットワークを使用して前記特定の画像を処理するステップと、
第2の画像の第2の深度を特徴付ける第2の深度推定値を生成するために、前記画像深度予測ニューラルネットワークを使用して前記シーケンス内の前記特定の画像に続く前記第2の画像を処理するステップと、
カメラの姿勢および向きを、前記特定の画像を撮影する間のその視点から、前記第2の画像を撮影する間のその視点に変換する第1の変換行列を生成するために、前記カメラモーション推定ニューラルネットワークを使用して前記特定の画像と前記第2の画像を処理するステップと、
前記第1の深度推定値、前記第2の深度推定値、および前記第1の変換行列に基づいて、前記画像深度予測ニューラルネットワークと前記カメラモーション推定ニューラルネットワークのパラメータの現在の値を共同で調整するために、損失関数の勾配の推定値を逆伝播するステップと
を備える、方法。
第1の点群における点と第2の点群におけるそれらに対応する点との間の前記ポイントツーポイント距離を最小化するベストフィット変換を繰り返し推定することによって、前記3Dベースの点群アライメント損失成分を計算するステップを備える、請求項11に記載の方法。
(i)前記第1の深度推定値および前記第1の変換行列に基づいて、前記第1の再構成画像における有効なピクセル座標を示す有効性マスクを分析的に計算することによって、および(ii)前記第2の深度推定値および前記第1の変換行列の逆に基づいて、前記第2の再構成画像における有効なピクセル座標を示す第2の有効性マスクを分析的に計算することによって、前記画像再構成損失成分を計算するステップを備える、請求項13に記載の方法。
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