GeoNet++: Iterative Geometric Neural Network with Edge-Aware Refinement for Joint Depth and Surface Normal Estimation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a geometric neural network with edge-aware refinement (GeoNet++) to jointly predict both depth and surface normal maps from a single image. Building on top of two-stream CNNs, GeoNet++ captures the geometric relationships between depth and surface normals with the proposed depth-to-normal and normal-to-depth modules. In particular, the "depth-to-normal" module exploits the least square solution of estimating surface normals from depth to improve their quality, while the "normal-to-depth" module refines the depth map based on the constraints on surface normals through kernel regression. Boundary information is exploited via an edge-aware refinement module. GeoNet++ effectively predicts depth and surface normals with high 3D consistency and sharp boundaries resulting in better reconstructed 3D scenes. Note that GeoNet++ is generic and can be used in other depth/normal prediction frameworks to improve 3D reconstruction quality and pixel-wise accuracy of depth and surface normals. Furthermore, we propose a new 3D geometric metric (3DGM) for evaluating depth prediction in 3D. In contrast to current metrics that focus on evaluating pixel-wise error/accuracy, 3DGM measures whether the predicted depth can reconstruct high quality 3D surface normals. This is a more natural metric for many 3D application domains. Our experiments on NYUD-V2 [1] and KITTI [2] datasets verify that GeoNet++ produces fine boundary details and the predicted depth can be used to reconstruct high quality 3D surfaces.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».