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Mémoire de Maîtrise
DOI
Document
Auteur
Nom complet
Nícolas dos Santos Rosa
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2019
Directeur
Jury
Grassi Junior, Valdir (Président)
Forster, Carlos Henrique Quartucci
Wolf, Denis Fernando
Titre en portugais
Estimação monocular de profundidade por aprendizagem profunda para veículos autônomos: influência da esparsidade dos mapas de profundidade no treinamento supervisionado
Mots-clés en portugais
Aprendizado de Máquina
Aprendizado Profundo
Aprendizado Supervisionado
Estimação de Profundidade
Visão Monocular
Resumé en portugais
Este trabalho aborda o problema da estimação de profundidade a partir de imagens monoculares (SIDE), com foco em melhorar a qualidade das predições de redes neurais profundas. Em um cenário de aprendizado supervisionado, a qualidade das predições está intrinsecamente relacionada aos rótulos de treinamento, que orientam o processo de otimização. Para cenas internas, sensores de profundidade baseados em escaneamento por luz estruturada (Ex.: Kinect) são capazes de fornecer mapas de profundidade densos, embora de curto alcance. Enquanto que para cenas externas, consideram-se LiDARs como sensor de referência, que comparativamente fornece medições mais esparsas, especialmente em regiões mais distantes. Em vez de modificar a arquitetura de redes neurais para lidar com mapas de profundidade esparsa, este trabalho introduz um novo método de densificação para mapas de profundidade, usando o framework de Mapas de Hilbert. Um mapa de ocupação contínuo é produzido com base nos pontos 3D das varreduras do LiDAR, e a superfície reconstruída resultante é projetada em um mapa de profundidade 2D com resolução arbitrária. Experimentos conduzidos com diferentes subconjuntos do conjunto de dados do KITTI mostram uma melhora significativa produzida pela técnica proposta (esparso-para-contínuo), sem necessitar inserir informações extras durante a etapa de treinamento.
Titre en anglais
Monocular depth estimation by deep learning for autonomous vehicles: influence of depth maps sparsity in supervised training
Mots-clés en anglais
Deep Learning
Depth Estimation
Machine Learning
Monocular Vision
Supervised Learning
Resumé en anglais
This work addresses the problem of single image depth estimation (SIDE), focusing on improving the quality of deep neural network predictions. In a supervised learning scenario, the quality of predictions is intrinsically related to the training labels, which guide the optimization process. For indoor scenes, structured-light-based depth sensors (e.g. Kinect) are able to provide dense, albeit short-range, depth maps. While for outdoor scenes, LiDARs are considered the standard sensor, which comparatively provide much sparser measurements, especially in areas further away. Rather than modifying the neural network architecture to deal with sparse depth maps, this work introduces a novel densification method for depth maps using the Hilbert Maps framework. A continuous occupancy map is produced based on 3D points from LiDAR scans, and the resulting reconstructed surface is projected into a 2D depth map with arbitrary resolution. Experiments conducted with various subsets of the KITTI dataset show a significant improvement produced by the proposed Sparse-to-Continuous technique, without the introduction of extra information into the training stage.
 
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Nicolas.pdf (65.89 Mbytes)
Date de Publication
2019-09-23
 
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