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Optimized loss function in deep learning profilometry for improved prediction performance

轮廓仪 深度学习 计算机科学 人工智能 人工神经网络 功能(生物学) 航程(航空) 模式识别(心理学) 计算机视觉 表面光洁度 工程类 进化生物学 机械工程 生物 航空航天工程
作者
Sam Van der Jeught,Pieter G.G. Muyshondt,Iván Lobato
出处
期刊:JPhys photonics [IOP Publishing]
卷期号:3 (2): 024014-024014 被引量:14
标识
DOI:10.1088/2515-7647/abf030
摘要

Abstract Single-shot structured light profilometry (SLP) aims at reconstructing the 3D height map of an object from a single deformed fringe pattern and has long been the ultimate goal in fringe projection profilometry. Recently, deep learning was introduced into SLP setups to replace the task-specific algorithm of fringe demodulation with a dedicated neural network. Research on deep learning-based profilometry has made considerable progress in a short amount of time due to the rapid development of general neural network strategies and to the transferrable nature of deep learning techniques to a wide array of application fields. The selection of the employed loss function has received very little to no attention in the recently reported deep learning-based SLP setups. In this paper, we demonstrate the significant impact of loss function selection on height map prediction accuracy, we evaluate the performance of a range of commonly used loss functions and we propose a new mixed gradient loss function that yields a higher 3D surface reconstruction accuracy than any previously used loss functions.
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