• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Кориневская Алиса Валентиновна
Depth Map Reconstruction Using Deep Convolutional Neural Networks
Науки о данных
(Магистратура)
2018
In this paper, the problem of depth reconstruction is considered in terms of single depth map interpolation as well as super-resolution. In particular, the complex interpolating method based on the application of an interpolating convolutional network followed by a super-resolving one is proposed. It is shown that this technique is able to produce fast approximate depth maps.

Furthermore, the super-resolving convolutional network trained with the Perceptual and GAN losses is suggested. It appears that the results obtained with this network are comparable with the state-of-the-art approaches in terms of SSIM, RMSE and PSNR metrics. The implemented methods are tested and evaluated on the SYNTHIA, NYU Depth V2, Matterport, KITTI, Sintel and Middlebury datasets.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР