但是,当面对光滑/明亮/透明/遥远场景时,深度图往往会存在一些无效点组成的缺失区域。本文介绍的是CVPR2018 的一项最新研究deep depth completion,不受RGB-D相机类型的限制,只需要输入一张RGB加一张depth图,可以补全任意形式深度图的缺失。目前主要针对的是室内环境。 论文: Deep Depth Completion of a Single RGB-D...
对于在此数据集上评估的方法,无监督方法只能将深度一致性应用于合成稀疏深度输入中的有效深度点。相比之下,[12]、[13]、[77]等监督方法通常使用由官方修复工具箱预先加密的密集像素地面真实深度图。 VOID[120]:VOID数据集包含使用Intel RealSense D435i相机从室内和室外场景采集的56个序列,其中48个序列(约47000帧)...
Large-scale training sets are not readily available for captured RGB-D images paired with ”completed” depth images (e.g., where ground-truth depth is provided for holes) 对于和 补全的深度图 配对的 捕获的RGB-D图像,这样的大规模训练数据不易获得 这样depth estimation只能重现 observed depth,不能...
本发明不仅能够在弱对齐RGB‑D图像的引导下对数据严重缺失的原始深度图进行补全,并能够保证补全深度图的结构准确度和平滑度。权利要求书3页 说明书12页 附图5页CN 116012430 A2023.04.25CN 116012430 A
近年来随着计算机视觉领域的不断发展,三维场景的语义分割和形状补全受到学术界和工业界的广泛关注.其中,语义场景补全是这一领域的新兴研究,该研究以同时预测三维场景的空间布局和语义标签为目标,在近几年得到快速发展。 本文对近些年该领域提出的基于RGB-D图像的方法进行了分类和总结。根据有无使用深度学习将语义场景补全...
因此,深度图补全一直是一个非常有用的研究方向,之前的文献大都只能补全比较小范围的深度缺失,对于较大深度值缺失的情况无能无力,本文介绍的是2018 CVPR 最新的一项研究deep depth completion,不受RGB-D相机类型的限制,只需要输入一张RGB加一张depth图,可以补全任意形式深度图的缺失。对于算法工程师来说真的是喜大普...
RGB-D相机:可以获取前景和后景的距离。微软的Kinect系列,intel的realsense系列。 目前的问题: 光滑面反射、半透明物体、深色物体、超出距离。 很多深度值大范围缺失。 深度图补全是一个非常好的研究方向,2018 CVPR提出深度图补全算法。deep depth completetion。
给定稀疏的深度图,非引导方法的目标是直接用深度神经网络模型补全它。以前的方法通常可以分为三组:使用1)稀疏感知CNN的方法,2)归一化CNN,和3)使用辅助图像进行训练的方法。 通过引入用于重建的深度辅助任务,RGB信息可以被巧妙且隐含地用于非引导深度补全,为了克服语义线索的缺乏,Lu等人[73]在他们的框架中使用了辅助...
Liu 等[17]利用 Zhang 等[16]提出的网络进行单幅 图像的深度图像补全, 对同一场景多角度拍摄深 度图, 并运用深度一致性验证和补全后的相邻深 度图信息进行补全. 该方法适用于多目 RGB-D 数 据集, 不适合本文研究的单目深度图像修复问题, 其同样存在与 Zhang 等[16]方法一样的耗时问题. Shih 等[18]提出...
非引导深度补全 给定稀疏的深度图,非引导方法的目标是直接用深度神经网络模型补全它。以前的方法通常可以分为三组:使用1)稀疏感知CNN的方法,2)归一化CNN,和3)使用辅助图像进行训练的方法。 在卷积操作期间使用二进制掩码识别有效和缺失的元素使得标准CNN能够更好地执行稀疏深度输入,Uhrig等人[109]提出了第一种基于深...