【摘 要】
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室内布局估计是计算机视觉领域的研究热点之一,在三维重建、机器人导航和虚拟现实等方面具有广泛的应用。目前室内布局估计的解决方案存在实时性较差、计算量较大等问题。针对这些问题,本文提出了一种基于多任务监督的轻量卷积网络,该网络模型基于编码器-解码器结构,使用室内边缘热图与平面语义分割实现多任务监督学习。此外本文对卷积模块进行了改进,使用1×1卷积替换了1×3、3×1卷积,在保证模型精度的情况下提升了网
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,天津大学机器人与自主系统研究所,天津市过程检测与控制重点实验室,天津300072
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室内布局估计是计算机视觉领域的研究热点之一,在三维重建、机器人导航和虚拟现实等方面具有广泛的应用。目前室内布局估计的解决方案存在实时性较差、计算量较大等问题。针对这些问题,本文提出了一种基于多任务监督的轻量卷积网络,该网络模型基于编码器-解码器结构,使用室内边缘热图与平面语义分割实现多任务监督学习。此外本文对卷积模块进行了改进,使用1×1卷积替换了1×3、3×1卷积,在保证模型精度的情况下提升了网络的实时性。在公共数据集LSUN上进行实验,结果表明,本文方法具有良好的实时性和准确性。
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头部姿态估计是视线追踪的重要组成部分,但相关研究大多利用人脸的二维(2D)图像进行计算,因此,提出了一种基于双目相机的眼动仪三维(3D)头部姿态估计方法。首先,建立空间坐标系与人脸本征坐标系;然后,利用Dlib库检测双目图像的人脸特征点,并求取对应特征点的视差及3D坐标;最后,结合人脸对称性计算3D头部姿态的欧拉角,并提出了一种俯仰角修正算法。为了验证本方法的精确性,利用模特人头和高精度光学仪器构
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