Jun, 2024

基于两阶段遮罩自编码网络的室内深度完整性填充

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TL;DR基于 Transformer 的双步骤网络用于室内深度完成，采用自监督预训练编码器学习有效的潜在表示来填补缺失的深度值，并基于令牌融合机制从 RGB 和不完整的深度图像中完成室内深度重建。
depth imagesdepth completionindoor depth completiontransformer-based networkself-supervision pre-training encoder
发现论文，激发创造
  • 室内深度补全：边界一致性及自注意力

    本研究使用自我关注机制和边界一致性来提高深度补全图的质量和结构，已验证其在 Matterport3D 数据集上优于现有深度补全算法。

    Aug, 2019

  • 室内深度补全的 RGB-Depth 融合 GAN

    本文提出了一种基于深度信息补全技术，使用 RGB 图像和不完整的深度图像进行输入，设计了一种新的两支分支端对端融合网络，其中一个支路使用编码器 - 解码器结构从原始深度图中对局部密集深度值进行回归，另一个分支提出了一种 RGB 深度融合 GAN，通过自适应融合模块和置信度融合头来融合这两个分支的输出，从而实现了对室内环境中丢失深度数据的精确补全。

    Mar, 2022

  • 自动驾驶中基于图像导向的深度补全的简明有效网络

    深度补全是自动驾驶中关键的任务之一，旨在将稀疏的深度图转化为密集的深度预测。通过基于 RGB 图像的融合，我们提出了一种简洁而有效的网络结构 CENet，实现了高性能深度补全，具有优秀的准确性和效率。

    Jan, 2024

  • 室内深度补全的解码调制

    该研究提出了一种基于编码器 - 解码器架构的新型深度完成模型，利用重新定位输出信号内的空间分布，实现根据不同地区的控制，通过 Spatially-Adaptive Denormalization（SPADE）块来控制特定区域的密集度 map 解码，有效提高模型预测质量，主要贡献包含了编码器 - 解码器架构之外的特定部分设计和新颖的训练策略。

    May, 2020

  • 面具适应性门控卷积和双向渐进融合网络用于深度补全

    基于编码器 - 解码器结构的新型深度补全模型提出了两个关键组件：MagaConv 架构和 BP-Fusion 模块。其中，MagaConv 架构通过使用迭代更新的遮罩调制卷积运算来获取精确的深度特征，而 BP-Fusion 模块通过在全局视角中利用连续的双向融合结构逐步整合深度和颜色特征。通过在包括 NYU-Depth V2，DIML 和 SUN RGB-D 在内的流行基准数据集上进行广泛实验，我们的模型表现优越，成就了在深度图像补全方面的卓越性能，并在准确性和可靠性方面超越了现有方法。

    Jan, 2024

  • 从单个视角深度学习的全 3D 物体补全

    通过结合深度卷积神经网络体系结构和自编码器，从深度图中隐含学习 3D 几何特征，大大提高了新方法的重建准确度，并使其适用于实时应用。

    Aug, 2018

  • 单个 RGB-D 图像的深度完备化

    本文介绍了通过深度网络进行 RGB-D 图片的深度补全，该方法的精度比直接补全深度更高，可应用于大多数物体表面甚至透明、光亮及遥远表面的深度补全。

    Mar, 2018

  • 3dDepthNet: 基于点云引导的深度补全网络，用于稀疏深度和单色图像

    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

  • 自监督深度去噪

    本研究提出一种基于自监督学习的全卷积深度自编码器，通过利用不同视角下的多个场景生成的多视点数据，结合深度和颜色信息，在训练期间去除噪声，在推理期间仅利用深度信息，有效地提高深度去噪效果。

    Sep, 2019

  • HMS-Net：用于稀疏深度补全的分层多尺度稀疏不变网络

    该研究提出了一种基于多尺度编码器 - 解码器网络的方法，可以有效处理 LIDAR 测量得到的稀疏深度图，并将 RGB 信息融合到模型中，实现密集深度估计。实验证明，在权威的 KITTI depth completion 领先榜中，该方法表现出色。

    Aug, 2018