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Escalado aproximado de holguras para máquinas de vectores de soporte estructural en el análisis de profundidad de escenas

Basándose en el marco de las máquinas de vectores soporte estructurales, este artículo propone dos enfoques para la restauración de la profundidad en diferentes escenas, a saber, el reescalado de márgenes y el reescalado de holguras. Los resultados muestran que ambos enfoques alcanzan una alta convergencia, mientras que el enfoque de holgura produce un mejor rendimiento en la precisión de la predicción. Sin embargo, debido a su naturaleza no descomponible, la aplicación del enfoque de holgura es limitada. Por tanto, este artículo introduce un nuevo método de aproximación de holgura para resolver este problema, en el que proponemos una forma modificada de definir las funciones de pérdida para garantizar la descomponibilidad de la función objeto. Durante el proceso de entrenamiento, se utiliza un método de bundle para mejorar la eficiencia computacional. Los resultados sobre conjuntos de datos de Middlebury muestran que el método de inferencia en profundidad propuesto resuelve la no descomponibilidad del método de escalado de holgura y consigue una precisión relativamente aceptable. Nuestro enfoque de aproximación puede ser una alternativa al método de escalado de holgura para garantizar un cálculo eficiente.

Autores: Sheng, Liu; Binbin, Zhai; Sixian, Chan; Feng, Li; Ye, Zhan

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi Publishing Corporation

Año: 2013

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículo científico


Categoría

Matemáticas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Mathematical Problems in Engineering

Volume 2013, Article ID 817496, 11 pages

https://doi.org/10.1155/2013/817496

Sheng Liu 1, 2, , Binbin Zhai 1, Sixian Chan 1, Feng Li 1, Ye Zhan 3

1 , China

2 , China

3 , China

Academic Editor: Carlo Cattani

Contact: mpe@hindawi.com

Descripción
Basándose en el marco de las máquinas de vectores soporte estructurales, este artículo propone dos enfoques para la restauración de la profundidad en diferentes escenas, a saber, el reescalado de márgenes y el reescalado de holguras. Los resultados muestran que ambos enfoques alcanzan una alta convergencia, mientras que el enfoque de holgura produce un mejor rendimiento en la precisión de la predicción. Sin embargo, debido a su naturaleza no descomponible, la aplicación del enfoque de holgura es limitada. Por tanto, este artículo introduce un nuevo método de aproximación de holgura para resolver este problema, en el que proponemos una forma modificada de definir las funciones de pérdida para garantizar la descomponibilidad de la función objeto. Durante el proceso de entrenamiento, se utiliza un método de bundle para mejorar la eficiencia computacional. Los resultados sobre conjuntos de datos de Middlebury muestran que el método de inferencia en profundidad propuesto resuelve la no descomponibilidad del método de escalado de holgura y consigue una precisión relativamente aceptable. Nuestro enfoque de aproximación puede ser una alternativa al método de escalado de holgura para garantizar un cálculo eficiente.

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