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...
透明物体深度补全NeRF 使用现成的RGB-D相机获取透明物体的精确深度信息是计算机视觉和机器人领域的一个众所周知的挑战。深度估计/补全方法通常在从模拟、额外的传感器或专门的数据收集装置和已知的三维模型中获得具有质量深度标签的数据集上使用和训练。然而,在大规模数据集上获取可靠的深度信息并不简单,限制了训练的可...
为平坦区域和深度结构区域,选取表面法线特征约束平坦区域的深度值平滑度;选取高斯权重特征约束深度结构区域结构信息的准确度,采用核函数调整高斯权重大小;结合马尔科夫随机场优化模型,定义深度补全为全局优化模型,使用数据约束项、法线约束项和高斯权重约束项构建全局优化模型的成本函数,通过迭代求解输出高质量的补全深度图。
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...
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场景补全方法被提出,并且性能也得到了较大提升。 以下主要对基于 RGB-D 图像的语义场景补全方法进行总结、分类和对其性能进行分析。近年来提出的...
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。
图3:典型的RGB-D重建流程概述:首先,经过预处理的输入数据与当前表面重建进行对齐;其次,根据估计的相机姿态,将输入数据集成/融合到当前的三维重建模型中。 在第一阶段,对传入的RGB-D数据进行深度图预处理,包括降噪和去除异常值。根据后续阶段的需要,可以从输入的深度图 V 中派生出其他附加信息,并存储在额外的输入图...
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 09:36:46 675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...