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@hiroqik

PlaneNetで画像から深度マップを推定する

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PlaneNetは、単一のRGB画像から区分平面深度マップを復元するディープニューラルネットワークです。

実行環境

Ubuntu 16.04.4

Python 2.7.12

opencv-python 3.4.1.15

tensorflow 1.8.0

ソースコード

https://github.com/art-programmer/PlaneNet

論文

https://arxiv.org/pdf/1804.06278.pdf

コンパイルから推定まで

ソースコードをクローンする。

git clone https://github.com/art-programmer/PlaneNet.git

crfasrnnをコンパイルする。

cd PlaneNet/crfasrnn
sh compile.sh
cd ..

モデルを学習する際に、損失関数を計算するためにnndistanceをコンパイルする必要がある。ただしmakefileに記述されたtensorflowのパスを、実際に使用するtensorflowのパスに書き換えておく必要がある。

cd nndistance
make
cd ..

今回はあらかじめ用意された学習済みデータを利用した。PlaneNetフォルダ下にcheckpointフォルダを作成し、checkpointフォルダにダウンロードした学習済みデータを置く。

my_imagesフォルダ下に深度推定したい任意の画像ファイルを置く。

python predict.py --customImageFolder=my_images/

PlaneNetフォルダ下のpredictフォルダに結果が出力される。

0_depth_pred_0.png
0_image.png
0_segmentation_pred_0.png
0_segmentation_pred_blended_0.png
index.html
results_0.npy

入力画像

0_image.png

平面セグメンテージョン

0_segmentation_pred_0.png

0_segmentation_pred_blended_0.png

深度マップ

0_depth_pred_0.png

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hiroqik
電気工学専攻
shinonomeinc
東京理科大学発ベンチャー。提携大学内にソフトウェア研究所を組織し、学生向けのTech教育を提供しています。

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