16. Conclusion
結論
物体検出による補正と前フレームによる補正を
340フレーム全てに対して行い，
その三次元復元結果を視点を移動させながら表示すると
340フレームを角度を変えながら表示
のようになります．これがこのHPのとりあえずの結論となります．
ステレオビジョン，ステレオ並行化，フレーム間の回転移動検出，物体検出を
すべてgaze_line-depthモデルとグラフカットで行ってきましたが，
gaze_line-depthモデルでできることはこれくらいだと思います．
あとはやはり今はやりのDeep Learningを組み合わせていくしかないかなと思っています．
興味のある方はoguri.kiyoshi@icloud.comへメールを下さい．
おまけ
以下はおまけです．
連続する200枚のステレオ画像から3D復元した動画
元になった連続する200枚のステレオ画像は
連続する200枚のステレオ画像
です．写っているのは私と私の自宅内の研究室です．
次はKITTIのRaw DataのPersonから2011_09_28_drive_0053をダウンロードして3D復元したものです．
KITTI 2011_09_28_drive_0053のステレオ画像から3D復元した動画
元になった連続する200枚のステレオ画像は
KITTI 2011_09_28_drive_0053のステレオ画像
です．