一种基于dropblock的单张彩色图片平面三维重建方法

    公开(公告)号:CN110443883A

    公开(公告)日:2019-11-12

    申请号:CN201910609674.4

    申请日:2019-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于dropblock的单张彩色图片平面三维重建方法,包括以下步骤:步骤S1:使用ScanNet数据集和Dropblock正则化方法训练卷积神经网络模型;步骤S2:使用经过训练的卷积神经网络对单张彩色图片进行示例分割和深度估计;步骤S3根据步骤S2得到的平面实例分割和深度估计融合一个三维模型。与现有技术相比,将单张彩色图片进行尺度归一化后,通过经dropblock方法训练好的卷积神经网络进行平面实例分割和深度估计,然后投影到三维空间完场三维模型的构建,从而能够提高计算速度和精度。

    一种基于dropblock的单张彩色图片平面三维重建方法

    公开(公告)号:CN110443883B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201910609674.4

    申请日:2019-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于dropblock的单张彩色图片平面三维重建方法,包括以下步骤:步骤S1:使用ScanNet数据集和Dropblock正则化方法训练卷积神经网络模型;步骤S2:使用经过训练的卷积神经网络对单张彩色图片进行示例分割和深度估计;步骤S3根据步骤S2得到的平面实例分割和深度估计融合一个三维模型。与现有技术相比,将单张彩色图片进行尺度归一化后,通过经dropblock方法训练好的卷积神经网络进行平面实例分割和深度估计,然后投影到三维空间完场三维模型的构建,从而能够提高计算速度和精度。

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