深度图目前应用在很多场景,比如自动避障、活体检测、三维建模等等。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...
鉴于以上方法不能很好地处理场景补全任务,所以 Song 等人[1]于 2017 年提出了语义场景补全的概念,将形状补全和语义分割相结合来解决这一问题。以单一深度图像为例,图 1 给出了语义场景补全任务的直观解释。近些年随着深度学习技术的不断发展,特别是其在机器视觉应用领域取得了巨大成功,越来越多的基于深度学习的语义...
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
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,不能估计 unobserved 深度信息 本文引入了新数据集,105432张RGB-D 图像,且与在72个真实环境中从大规模表面重建计算出的完整深度图像对应 Depth representation 深度表示 直接用FCN回归depth不wor...
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。 输入: depth 图 + TGB 图 输出: 补全缺失的图...
姿态估计算法汇总|基于RGB、RGB-D以及点云数据 主要有整体⽅式、霍夫投票⽅式、Keypoint-based⽅式、Dense Correspondence⽅式等。实现⽅法：传统⽅法、深度学习⽅式。数据不同：RGB、RGB-D、点云数据等；标注⼯具 实现⽅式不同 整体⽅式 整体⽅法直接估计给定图像中物体的三维位置和⽅向。
开源 香港大学 香港科技大学 | 能够实现3D场景生成高斯修复、LiDAR深度补全和稀疏视图重建的深度补全模型 952 0 01:26 App 采用细粒度平铺的高斯并行渲染完美地解决了负载不均衡问题,加速近八倍! 2854 0 00:59 App SLAM领域超实用开源方案汇总 1047 0 01:11 App 动态环境中的3DGS SLAM有效处理动态环境,减少...
即使对于静态场景,传感器校准误差可能导致显著的非刚性空间失真,使得捕获的深度图无法刚性对齐。允许小量残余的非刚性变形可以缓解这个问题。非刚性配准也被应用于手持扫描的在线环路闭合中。在许多实际情况下,完全静态的场景很难保证,例如对于动物或婴儿的3D重建,在扫描过程中它们无法保持静止。已经开发了许多方法,即使...
CP-SLAM本身是一个多机协同SLAM,输入是RGB-D数据流,每个SLAM系统分别执行跟踪和建图,最后执行子地图融合。每个SLAM系统都维护一个神经点辐射场,借助3个MLP(特征融合、颜色场、占用场)来渲染深度图和颜色图。通过计算光度和几何损失来优化辐射场和相机位姿。同时每个单独的SLAM不断地用NetVLAD提取关键帧描述子,并发送...
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方法划分为传统方法和基 补全 深度图 二维 转载 3D视觉工坊 2022-07-29 09:36:46 692阅读 【图像分割模型】BRNN下的RGB-D分割—LSTM-CF 这是专栏《图像分割模型》的第10篇文章。在这里,我们将共同探索解决分割...