尽管原始RGBD数据仅适用于深度增强方法,但先前的深度补全研究通过随机选择200个(图14(b))或500个深度点(图14)(c))作为稀疏输入来实现其方法。在这两种情况下,总有效像素都小于1%。在NYU-v2数据集上评估的大多数方法都是RGB引导的。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...
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、...
发明名称一种弱对齐RGB-D图像引导的深度图补全方法及系统(57)摘要本发明公开了一种弱对齐RGB‑D图像引导的深度图补全方法及系统,对弱对齐RGB‑D图像进行不一致像素点检测,使用神经网络技术将弱对齐RGB‑D图像划分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...
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、...
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。 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...
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学习分支。他们不直接使用图像作为输入,而是只采用稀疏深度图作为输入,并同时预测重建图像和密集深度...
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。 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...