calibrated-backprojection-network
Ce projet implémente une méthode d'inférence de profondeur à partir d'images en utilisant un réseau de neurones convolutifs. Il s'agit d'un réseau de neurones calibré qui permet de projeter des points sur une image et d'inférer une représentation dense de la profondeur à partir de cette image. Cette méthode a été testée sur des données de nuages de points 3D provenant de capteurs tels que le Lidar ou la stéréovision et a permis d'améliorer la précision des nuages de points 3D.
Dépôt de code
Cas d'utilisation métiers
- Inférence de profondeur à partir d'images : rechercher des initiatives proches
- Utilisation de réseaux de neurones pour le traitement d'images : rechercher des initiatives proches
- Amélioration de la précision des nuages de points 3D : rechercher des initiatives proches
- Complétion de nuages de points 3D : rechercher des initiatives proches
Cas d'utilisation fonctionnel
Organisation
- Institut national de recherche en informatique et en automatique (organisation rattachée)
Outils utilisés
- scikit-image : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- PyTorch : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- NumPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Python : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- scikit-learn : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- OpenCV : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- CUDA : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Matplotlib : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pillow : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
Description générée le lundi 18 mars 2024 à 00:48:29