Geometrische Beschränkungen in Deep-Learning-Frameworks: Eine Übersicht

Core Concepts

In dieser Studie untersuchen wir die Überschneidung von geometriebasierten und Deep-Learning-basierten Frameworks. Wir vergleichen und kontrastieren geometrieerzwingende Beschränkungen, die in ein Deep-Learning-Framework für die Tiefenschätzung oder andere eng verwandte Probleme integriert sind. Wir präsentieren eine neue Taxonomie für die in modernen Deep-Learning-Frameworks verwendeten geometrieerzwingenden Beschränkungen und liefern auch interessante Beobachtungen und mögliche zukünftige Forschungsrichtungen.

Abstract

Der Artikel gibt einen Überblick über die Verwendung geometrischer Beschränkungen in Deep-Learning-Frameworks für die Tiefenschätzung und verwandte Probleme.
Zunächst wird das traditionelle Plane-Sweep-Verfahren und seine Varianten beschrieben. Dann werden Ansätze diskutiert, die Konsistenz über verschiedene Ansichten hinweg erzwingen, wie photometrische Konsistenz, geometrische Konsistenz und Konsistenz der Bildwiedergabe.
Anschließend werden Methoden vorgestellt, die die strukturelle Integrität der Szenen durch Maßnahmen wie strukturelle Ähnlichkeit, kantenbasierte Glättung und Konsistenzregularisierung erhalten.
Weiterhin wird die orthogonale Beziehung zwischen Tiefe und Oberflächennormale zur Gewährleistung geometrischer Konsistenz diskutiert.
Schließlich werden Ansätze beschrieben, die geometrische Beschränkungen in Aufmerksamkeitsmechanismen und geometriebasierte Repräsentationslernung integrieren.
Der Artikel bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zu geometrischen Beschränkungen in Deep-Learning-Frameworks für die Tiefenschätzung und verwandte Probleme.

Stats

Die Tiefe eines Pixels sollte orthogonal zu seiner Oberflächennormale sein.
Die Tiefenschätzung sollte konsistent mit der Bildwiedergabe sein.
Die Tiefenschätzung sollte strukturelle Ähnlichkeit mit dem Eingangsbild aufweisen.
Die Tiefenschätzung sollte über verschiedene Ansichten hinweg konsistent sein.

Quotes

"Photometrische Konsistenz minimiert den Unterschied zwischen einem echten Bild und einem synthetisierten Bild aus anderen Ansichten."
"Geometrische Konsistenz verwendet Forward-Backward-Reprojektionen, um den geometrischen Fehler zu schätzen."
"Strukturelle Ähnlichkeit ist ein vollfunktionelles Bildqualitätsmaß, das auf der Verschlechterung der Strukturinformationen zwischen dem Referenz- und dem verrauschten Bild basiert."

Key Insights Distilled From

Geometric Constraints in Deep Learning Frameworks

by Vibhas K Vat... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12431.pdf

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