Оценка возможности восстановления 3D-сцены по последовательности изображений

Abstract

В данной работе предложен метод получения попиксельной оценки "надежности" восстановления 3D-сцены по последовательности изображений. Подход основан на оценке количества сопряжённых пар с использованием свёрточных нейронных сетей. В качестве критериев эффективности работы алгоритма выступают точность получаемой оценки, а также скорость работы алгоритма. Все эксперименты проводились на наборе данных, полученных с помощью программы Unity. Результаты исследований показали эффективность используемого метода в задаче восстановления трёхмерной сцены. This paper presents a pixel-by-pixel possibility estimation of 3D scene reconstruction from multiple images. The method is based on conjugate pairs number estimation with convolutional neural networks. The efficiency criteria of algorithm are the resulting estimation accuracy and speed of the algorithm. All experiments were conducted on images that were got with Unity program. The results of experiments showed effectiveness of our approach in 3D scene reconstruction problem.