Metodologie di Corrispondenza Stereo Basate su Deep Learning per Superfici Altamente Riflettenti e Trasparenti: Dataset e Architettura

Pumilia, Andrea (2022) Metodologie di Corrispondenza Stereo Basate su Deep Learning per Superfici Altamente Riflettenti e Trasparenti: Dataset e Architettura. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria elettronica e telecomunicazioni [L-DM270]
Documenti full-text disponibili:
[img] Documento PDF (Thesis)
Disponibile con Licenza: Salvo eventuali più ampie autorizzazioni dell'autore, la tesi può essere liberamente consultata e può essere effettuato il salvataggio e la stampa di una copia per fini strettamente personali di studio, di ricerca e di insegnamento, con espresso divieto di qualunque utilizzo direttamente o indirettamente commerciale. Ogni altro diritto sul materiale è riservato

Download (2MB)

Abstract

Nell’ambito della Stereo Vision, settore della Computer Vision, partendo da coppie di immagini RGB, si cerca di ricostruire la profondità della scena. La maggior parte degli algoritmi utilizzati per questo compito ipotizzano che tutte le superfici presenti nella scena siano lambertiane. Quando sono presenti superfici non lambertiane (riflettenti o trasparenti), gli algoritmi stereo esistenti sbagliano la predizione della profondità. Per risolvere questo problema, durante l’esperienza di tirocinio, si è realizzato un dataset contenente oggetti trasparenti e riflettenti che sono la base per l’allenamento della rete. Agli oggetti presenti nelle scene sono associate annotazioni 3D usate per allenare la rete. Invece, nel seguente lavoro di tesi, utilizzando l’algoritmo RAFT-Stereo [1], rete allo stato dell’arte per la stereo vision, si analizza come la rete modifica le sue prestazioni (predizione della disparità) se al suo interno viene inserito un modulo per la segmentazione semantica degli oggetti. Si introduce questo layer aggiuntivo perché, trovare la corrispondenza tra due punti appartenenti a superfici lambertiane, risulta essere molto complesso per una normale rete. Si vuole utilizzare l’informazione semantica per riconoscere questi tipi di superfici e così migliorarne la disparità. È stata scelta questa architettura neurale in quanto, durante l’esperienza di tirocinio riguardante la creazione del dataset Booster [2], è risultata la migliore su questo dataset. L’obiettivo ultimo di questo lavoro è vedere se il riconoscimento di superfici non lambertiane, da parte del modulo semantico, influenza la predizione della disparità migliorandola. Nell’ambito della stereo vision, gli elementi riflettenti e trasparenti risultano estremamente complessi da analizzare, ma restano tuttora oggetto di studio dati gli svariati settori di applicazione come la guida autonoma e la robotica.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Pumilia, Andrea
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum: Telecomunicazioni
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
stereo vision,RAFT-Stereo,semantic segmentation,deep learning,Non-lambertian surfaces,High-resolution images
Data di discussione della Tesi
19 Luglio 2022
URI

Altri metadati

Statistica sui download

Gestione del documento: Visualizza il documento

^