本篇论文是MIT发表的一篇通过稀疏深度图和单张RGB图片来估计单目稠密深度图的论文。本文提出了一种单个深度回归网络可以直接从RGB-D图片中进行学习并探究了深度样本的数量对估计精度的影响。实验表明,同仅使用RGB图像的方法相比,添加100个深度样本在NYU-Depth-v2室内数据集中可以降低均方根误差50%,在KITTI数据集中将准确...
输出将是一个密集的 [3, 5] 张量,其值: tf.sparse.to_dense(sp_input).numpy() array([[0, 7, 0, 8, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [9, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32) 注意:索引必须没有重复。仅当 validate_indices 为True 时才进行测试。相关...
3.dense_to_sparse 边还可以实现由dense到sparse的转换,也就是to_dense_adj的逆向过程。但是这里如果传入edge_attr,需要注意只能是一个值,而不能是带维度的。 但是需要注意的是,由dense_to_sparse转换得到的edge_index边,不是message passing处理时,常见的source to target的形式。即有序的index索引应该是作为targ...
# 需要导入模块: import tensorflow [as 别名]# 或者: from tensorflow importsparse_to_dense[as 别名]deffill_in_missing(x):default_value =""ifx.dtype == tf.stringelse0dense_tensor = tf.sparse_to_dense(x.indices, [x.dense_shape[0],1], x.values, default_value)returntf.squeeze(dense_tens...
使用tf.sparse.to_dense 函数时出错Python 互换的青春 2023-06-20 17:23:14 我正在尝试解析我的 tfrecord 数据集以将其用于对象检测。当我试图将我的稀疏张量更改为密集张量时,出现以下我无法理解的错误:ValueError: Shapes must be equal rank, but are 1 and 0 From merging shape 3 with other shapes. ...
http://bing.comSparse-To-Dense: Depth Prediction from Sparse Depth Samples and a Single Image字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,会有视频,资料放送, 视频播放量 368、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 1、收藏人数 2、转发人数 0
【文章阅读】STD:Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
STD:Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud(腾讯&香港大学),主要思想本文提出了一种新的两阶段3D目标检测框架,称之为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD)。第一个阶段是自下而上的proposal生成网络,该网络使用原始点云作为输入,通过为每个点播种新的球形a
We consider the problem of dense depth prediction from a sparse set of depth measurements and a single RGB image. Since depth estimation from monocular images alone is inherently ambiguous and unreliable, to attain a higher level of robustness and accuracy, we introduce additional sparse depth sampl...
Real Time Dense Depth Estimation by Fusing Stereo with Sparse Depth Measurements 摘要 我们提出了一种深度估计方法,该方法将来自立体对的信息与来自激光雷达传感器或距离相机的稀疏距离测量相融合。这项工作的目标是利用两种传感器模式的互补优势,精确但稀疏的距离测量和模糊但密集的立体信息。结合各向异性扩散和半全局...