uDepth: Real-time 3D Depth Sensing on the Pixel 4Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
セントルイス・ワシントン大学やAdobeら、1枚の画像から平面深度マップをピース単位で再構築する機械学習を用いた手法を発表
セントルイス・ワシントン大学やAdobeら、1枚の画像から平面深度マップをピース単位で再構築する機械学習を用いた手法を発表 2018-07-27 セントルイス・ワシントン大学、Adobe Research、Argo AI、サイモンフレーザー大学の研究者らは、屋内シーンにおける１枚の画像からピース単位の平面深度マップを再構築する「PlaneNet」を発表しました。 論文：PlaneNet: Piece-wise Planar Reconstruction from a Single RGB Image 著者：Chen Liu, Jimei Yang, Duygu Ceylan, Ersin Yumer, Yasutaka Furukawa GitHub：art-programmer/PlaneNet （左から順に、入力画像、ピース単位の平面セグメンテーション、再構成した深度マップ、テクスチャ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
