(1)将全局信息和局部信息相结合,以准确地完成和纠正稀疏输入,并使用单目RGB图像作为深度补全任务的导向。 (2)以无监督的方式学习全局和局部分支的confidence map,并用各自的confidence map对预测的深度图进行加权,这种后期融合方法是框架的一个基本部分。 (3)该方法在使用和不使用RGB图像的KITTI depth completion benc...
深度图像很有用,可以做障碍物检测、遮挡检测、三维重建等等。但由激光雷达生成的深度图像十分稀疏,往往只有<10%的有效值,剩下的地方都是洞;另一个问题就是透射,即在相机视角下被遮挡的点和前景混到一块儿,如下图所示。深度图像补全就是为了解决上述两个问题。本文涉及的论文搬运。 稀疏的深度图例子。右边图展示...
此外,可以通过利用RGB信息进一步改进深度补全,这种类型的典型方法是使用双编码器分别从稀疏深度图及其对应的RGB图像中提取特征,然后将其与解码器融合。为了推动深度补全,最近的方法倾向于使用复杂的网络结构和复杂的学习策略,除了用于从多模态数据(例如图像和稀疏深度)中提取特征的多分支之外,研究人员已经开始将表面法线、...
此外,在深度补全后添加了边界一致性网络,以鼓励预测更清晰的边界[47],[105]。然而,这个问题对于深度估计任务来说仍然是困难的,需要持续研究。 缺陷的GT 另一个问题是真实深度标签存在缺陷,首先,与语义分割不同,由于深度传感器的限制,现有的真实世界数据集都不能提供像素级的真实情况。尽管许多现有方法都是以监督的...
深度补全,说白了,就是把那些不完整的深度信息给补齐了。咱 咱先说说啥是深度信息。深度信息就好比是物体离咱们有多远的一个 个“距离说明书”。在很多场景下,我们需要知道物体和我们之间的 的距离,像自动驾驶里,汽车得知道前面障碍物离自己多远,才能安 安全行驶;在3D建模里,得知道每个点的深度,才能构建出逼真的...
算法可以直接通过输入RGB图及相对应的深度图,直接补全任意形式深度图的缺失。这算是第一篇基于深度学习的RGB-D深度图补全的文章。 1. 总体介绍: 受制于物理硬件的限制,目前深度相机输出的深度图还有很多问题,比如对于光滑物体表面反射、半透明物体、深色物体、超出量程等都会造成深度图缺失,而且很多深度相机是大片的深...
图1 具有挑战性的深度补全场景:地铁站和百货公司(来自 NAVERLABS 室内数据集)。我们的方法以 RGB 图像和稀疏深度图(LiDAR 点云的投影)作为输入,并预测密集深度图,其中灰色表示空的深度值。 图2 本文提出的框架概述,其中带有点划线的黑色块显示深度补全网络,...
对图像上的像素点进行深度补全(深度补全网络:Penet: Towards precise and efficient image guided depth completion,在Kitti上预训练后再训练目标检测网络时不再改变参数),有了深度信息就生成了新的pseudo clouds,点云就变得Dense了,而且每个像素都有了对应的point.然后使用稠密的包含颜色信息的伪点云进行特征提取,和纯...
简单滤波操作的高效性：In Defense of Classical Image Processing：该方法展示了简单滤波操作在深度补全中的高效性。结合高斯滤波，可以消除条带结构，提高深度图的平滑度。结合RGB信息和超像素边界的补全方法：PDC: Piecewise Depth Completion utilizing Superpixels：该方法结合RGB信息和超像素边界进行补全，...