Guided Stereo Matching

Stereo is a prominent technique to infer dense depth maps from images, and deep learning further pushed forward the state-of-the-art, making end-to-end architectures unrivaled when enough data is available for training. However, deep networks suffer from significant drops in accuracy when dealing with new environments. Therefore, in this paper, we introduce Guided Stereo Matching, a novel paradigm leveraging a small amount of sparse, yet reliable depth measurements retrieved from an external source enabling to ameliorate this weakness. The additional sparse cues required by our method can be obtained with any strategy (e.g., a LiDAR) and used to enhance features linked to corresponding disparity hypotheses. Our formulation is general and fully differentiable, thus enabling to exploit the additional sparse inputs in pre-trained deep stereo networks as well as for training a new instance from scratch. Extensive experiments on three standard datasets and two state-of-the-art deep architectures show that even with a small set of sparse input cues, i) the proposed paradigm enables significant improvements to pre-trained networks. Moreover, ii) training from scratch notably increases accuracy and robustness to domain shifts. Finally, iii) it is suited and effective even with traditional stereo algorithms such as SGM.Comment: CVPR 201

Integrazione di dati di disparità sparsi in algoritmi per la visione stereo basati su deep-learning

La visione stereo consiste nell’estrarre informazioni di profondità da una scena a partire da una vista sinistra e una vista destra. Il problema si riduce a determinare punti corrispondenti nelle due immagini, che nel caso di immagini rettificate risultano traslati solo orizzontalmente, di una distanza detta disparità. Tra gli algoritmi stereo tradizionali spiccano SGM e la sua implementazione rSGM. SGM minimizza una funzione di costo definita su un volume dei costi, che misura la somiglianza degli intorni di potenziali punti omologhi per numerosi valori di disparità. L’abilità delle reti neurali convoluzionali (CNN) nello svolgere attività di percezione ha rivoluzionato l’approccio alla visione stereo. Un esempio di CNN stereo è GC-Net, adatta alla sperimentazione dato il numero contenuto di parametri. Anche GC-Net produce la mappa di disparità a partire da un volume dei costi, ottenuto combinando feature estratte dalle due viste. Obiettivo di questa tesi è integrare in un algoritmo stereo dati di disparità sparsi suggeriti dall’esterno, con l’intento di migliorare l’accuratezza. L’idea proposta è di utilizzare i dati noti associati a punti sparsi per modulare i valori corrispondenti a quegli stessi punti nel volume dei costi. Inizialmente sperimenteremo questo approccio su GC-Net. Dapprima faremo uso di disparità estratte casualmente dalla ground truth: ciò permetterà di verificare la bontà del metodo e simulerà l’impiego di un sensore di profondità a bassa risoluzione. Dopodiché impiegheremo gli output di SGM e rSGM, ancora campionati casualmente, chiedendoci se ciò risulti già in un primo miglioramento rispetto alla sola GC-Net. In seguito saggeremo l’applicabilità di questo stesso metodo a un algoritmo tradizionale, rSGM, utilizzando soltanto la ground truth come fonte di disparità. Infine riprenderemo l’idea di fornire a GC-Net l’aiuto di rSGM, ma sceglieremo solo i punti più promettenti rispetto a una misura di confidenza calcolata con la rete neurale CCNN

Estensione dell'Abstraction Layer di DTNperf alle API di IBR-DTN

Sono dette “challenged networks” quelle reti in cui lunghi ritardi, frequenti partizionamenti e interruzioni, elevati tassi di errore e di perdita non consentono l’impiego dei classici protocolli di comunicazione di Internet, in particolare il TCP/IP. Il Delay-/Disruption-Tolerant Networking (DTN) è una soluzione per il trasferimento di dati attraverso queste reti. L’architettura DTN prevede l’introduzione, sopra il livello di trasporto, del cosiddetto “bundle layer”, che si occupa di veicolare messaggi, o bundle, secondo l’approccio store-and-forward: ogni nodo DTN conserva persistentemente un bundle finché non si presenta l’opportunità di inoltrarlo al nodo successivo verso la destinazione. Il protocollo impiegato nel bundle layer è il Bundle Protocol, le cui principali implementazioni sono tre: DTN2, l’implementazione di riferimento; ION, sviluppata da NASA-JPL e più orientata alle comunicazioni spaziali; IBR-DTN, rivolta soprattutto a dispositivi embedded. Ciascuna di esse offre API che consentono la scrittura di applicazioni in grado di inviare e ricevere bundle. DTNperf è uno strumento progettato per la valutazione delle prestazioni in ambito DTN. La più recente iterazione, DTNperf_3, è compatibile sia con DTN2 che con ION nella stessa versione del programma, grazie all’introduzione di un “Abstraction Layer” che fornisce un’unica interfaccia per l’interazione con le diverse implementazioni del Bundle Protocol e che solo internamente si occupa di invocare le API specifiche dell’implementazione attiva. Obiettivo della tesi è estendere l’Abstraction Layer affinché supporti anche IBR-DTN, cosicché DTNperf_3 possa essere impiegato indifferentemente su DTN2, ION e IBR DTN. Il lavoro sarà ripartito su tre fasi: nella prima esploreremo IBR DTN e le sue API; nella seconda procederemo all’effettiva estensione dell’Abstraction Layer; nella terza verificheremo il funzionamento di DTNperf a seguito delle modifiche, sia in ambiente esclusivamente IBR-DTN, sia ibrido

Rural Development Policies and Poverty Reduction in Southern Africa: Experiences from Zambia and Malawi. An Introduction

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Metodo di determinazione della profondit\ue0 da immagini e relativo sistema

The technology increases the accuracy of state-of-the-art solutions for depth-from-images estimation based on conventional or machine learning. It can be applied to pre-trained algorithms, as well as to train a new algorithm to obtain improvements. It is also suited for non learning-based methods

Regulation of hyaluronan synthesis in human endothelial cells

9noneA. GENASETTI; D. VIGETTI; VIOLA M.; E. KAROUSOU; P. MORETTO; M. RIZZI; F. PALLOTTI; G. DE LUCA; A. PASSIA., Genasetti; Vigetti, Davide; Viola, Manuela; Karousou, Evgenia; P., Moretto; M., Rizzi; Pallotti, Francesco; G., DE LUCA; Passi, Albert

Decorin from different bovine tissues: study of glycosaminoglycan chain by PAGEFS

The sulphation pattern of glycosaminoglycan (GAG) plays a critical role in biological functions of proteoglycans. In this study, we showed that decorins from different bovine tissues present specific sulphation pattern coupled with peculiar biological activity. In order to elucidate chemical structure of decorin glycosaminoglycan chains, we improved an electrophoretic method to analyse fluorescent disaccharides from dermatan/chondroitin sulphate GAG chains. The disaccharide separation is based on minigels, and this technique was able to define the polysaccharide chain composition in terms of sulphated and not sulphated disaccharides. This approach allowed not only the measurement of few picomoles of material, but it also permits a rapid qualitative analysis of the GAG chains. Data obtained by PAGEFS indicate that the sulphation pattern of GAG is tissue specific and this finding may explain the different binding properties to von Willebrand factor of decorins