Odhad orientace kamery z obrazu pomocí metod strojového učení

Abstract

Účel tejto práce je vytvoriť model pomocou sférických konvolučných neuronových sietí, ktorý vie odhadnúť orientáciu kamery z dvoch vstupov, kde prvým vstupom je panoráma a druhým vstupom je fotka, ktorá zachytáva určitú časť panorámy. Inými slovami, úlohou je nájsť kde v panoráme, ktorá tvorí prvý vstup, sa nachádza fotka, ktorá tvorí druhý vstup. Mimo troch vytvorených modelov, ktoré riešia daný problém, vzniklo aj 6 nových datasetov, ktoré rozširujú momentálne dostupný počet datasetov, ktorých fotky sú v equirectangulárnom alebo stereografickom formáteThe purpose of this work is to create a model using spherical convolutional neural networks that can estimate the orientation of a camera from two inputs, where the first input is a panorama and the second input is a photograph capturing a specific part of the panorama. In other words, the task is to find where in the panorama, which is the first input, is located the photo, which is the second input. In addition to three created models that address this problem, six new datasets have also been created, which expand the currently available number of datasets whose photos are in equirectangular or stereographic format.