本研究提出了针对稀疏深度图的深度补全方法，采用深度回归学习模型，通过自监督训练框架实现对稀疏深度图的快速、精准深度补全，实验结果表明本方法在 KITTI 深度补全基准测试中获得了最佳结果。

Jul, 2018

本文提出了一种统一的 CNN 框架来规范化深度完成，通过模拟深度与表面法线之间的几何约束，预测稀疏 LiDAR 输入的置信度，以隔离噪声的影响，以实现从稀疏深度图恢复密集深度图的目标，我们在 KITTI 深度完成数据集和 NYU-Depth-V2 数据集上进行了大量实验，证明了我们的方法达到了最先进的性能。

Oct, 2019

基于激光雷达测量数据和相机图像，本研究提出了一种深度补全算法，通过插值和填充稀疏深度值来提高深度图像的分辨率，并使用时间算法从以往时间步中获取信息利用循环神经网络的方式来修改 PENet 方法，实现了对 KITTI 深度补全数据集的最新成果，相较于原有的神经网络参数和浮点运算仅增加不到 1% 的额外开销，尤其在远处物体和包含少量激光深度样本的区域中准确性得到了显著提高，甚至在没有任何地面真实数据的区域（如天空和屋顶）也观察到了巨大的改进，而这些改进并未被现有的评估指标所捕捉到。

Jun, 2024

本文介绍结合单目深度估计与激光雷达稀疏测量的深度完成问题及其解决方案，使用高斯过程深度回归及基于结构的可扩展核插值的方法来提高深度估计的准确性和鲁棒性，与现有无监督方法相比，本方法在稀疏和偏置量测量方面具有更高的精度和鲁棒性。

Aug, 2020

本文提出 3dDepthNet，采用新颖的 3D-to-2D 粗 - 细双重加密设计，通过点云补全和编码解码结构完成深度图像的生成，旨在用于机器人和自动驾驶等领域，实验表明其有效性和高效性。

Mar, 2020

本研究提出了一种基于 3D 感知特征和多视角几何一致性的高精度自监督深度完成方法，通过构建 3D 感知空间传播算法和引入多视角几何约束，实现了无监督下的高精度深度完成，并在 NYU-Depthv2 和 VOID 等评测数据集上取得与有监督方法相媲美的性能。

Dec, 2023

本文提出了一种基于图像引导的深度完成任务的融合方法，该方法利用了颜色模态和深度模态，采用双分支骨干网络融合不同的模态，并结合几何卷积编码 3D 几何信息，进而在 KITTI 深度完成在线排行榜中取得了第一名的成绩。

Mar, 2021

本文论述了如何通过使用 RGB-D 原始数据，采用单个深度回归网络来学习来自稀疏深度范例的密集深度估计，并研究了样本数量对预测准确性的影响，提出的算法有两个应用：转换稀疏地图为密集地图和 LiDAR 的超分辨率。

Sep, 2017

我们提出了一种在不同光照条件下进行深度估计的方法，该方法通过多传感器融合的方式解决了低照度区域光度学信息不足的问题。我们的方法利用丰富的合成数据首先近似了三维场景结构，并通过学习从稀疏到（粗糙的）密集深度图的映射及其预测不确定性来引导深度的精修，从而提高了稀疏深度处理的效果。我们在 nuScenes 数据集上展示了该方法在不同场景中的改进表现。

May, 2024

提出了一种新的方法，利用 RGB 图像指导生成稀疏的 LiDAR 地图的精确深度预测，通过融合 RGB 图像引导可以提高深度预测的准确性。该方法的实现在 KITTI 深度完成基准测试中得到了最佳成绩。

Feb, 2019