Dec, 2022
OmniHorizon: 从合成全向数据集中预测野外户外深度和法向量
OmniHorizon: In-the-Wild Outdoors Depth and Normal Estimation from Synthetic Omnidirectional Dataset
Jay Bhanushali, Praneeth Chakravarthula, Manivannan Muniyandi
TL;DR介绍了 OmniHorizon 数据集，包含广泛的室内外空间，包括建筑、街道和各种植被，也考虑了动态场景组件，还演示了基于相应数据集的学习合成到真实的跨域推理方法。提出了 UBotNet 架构来估计场景一致性法线，UBotNet 在深度和法线估计上比几个现有的网络（如带跳过连接的 U-Net）显著提高了准确性。最后在真实世界图像上演示了 UBotNet 的深度和法线估计，展示了所提议的数据集和网络在场景理解方面的潜力。