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...
为了解决这个问题,Eldersokey等人[21]进一步开发了一种自监督方法,用于估计连续输入置信图,以抑制网络的干扰测量,NCNN也应用于[45]、[112]中的RGB引导深度补全。 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...
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
基于深度学习的现实交通场景下目标检测算法研究 本文提出了基于区域引导的神经网络用于车辆全景分割.选用沙漏网络来生成输入图像的特征图,并将这些特征分别送入前背景分割分支.前景分支利用多目标角点池化和掩膜排序模块生成前景目标的类别和掩膜,背景分割分支负责语义分割.同时通过注意力引导模块将前景分支... 栗杰 - 大连...
实际上,由于激光雷达投影误差,存在干扰测量,初始稀疏置信度输入不能排除这种噪声输入。为了解决这个问题,Eldersokey等人[21]进一步开发了一种自监督方法,用于估计连续输入置信图,以抑制网络的干扰测量,NCNN也应用于[45]、[112]中的RGB引导...
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...
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...
RGB引导深度补全 非引导方法通常表现不如RGB引导方法,并受到模糊效果和对象边界扭曲的影响,归因于关于自然场景的先验信息不足。如[46]中所研究的,自然场景的深度图可以分解为光滑表面和其间的尖锐不连续性,后者在深度图中形成阶边。该结构是深度图的关键属性,然而,当深度图非常稀疏时,诸如相邻对象和锐利边缘等先验信...
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...