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dense depth
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FlowMap: 高质量相机位姿、内参和深度的梯度下降
FlowMap 是一种端到端可微分方法，用于解决视频序列的精确相机姿态、相机内参数和帧间密集深度。我们的方法通过基于梯度下降的最小二乘目标对由深度、内参和姿态引起的光流与通过现成的光流和点跟踪获得的对应进行比较来进行视频级梯度下降优化。此外
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2 months ago
使用校准反投影层的无监督深度完成
本研究使用卷积神经网络，引入校准回投影层来实现从图像和稀疏点云中推断密集深度图像，并通过最小化光度再投影误差来训练该神经网络，实验表明该网络在缺失值插值上比传统方法和目前状态的深度估计算法表现要好。
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3 years ago
无监督的视觉惯性测量深度补全
本文提出一种利用相机运动和视觉惯性测距系统估算的稀疏深度来推断密集深度的方法，采用预测性跨模态标准，通过构建场景的分段平面脚手架来推断密集深度，并在 KITTI 深度完成基准上表现出最先进的性能。
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5 years ago
DeepLiDAR：利用深度表面法向量指导的深度预测方法，基于稀疏 LiDAR 数据和单张彩色图像的室外场景
本文提出了一个深度神经网络架构，通过从单个彩色图像和稀疏深度产生准确的密集深度，实现了室外场景的景深感知。该网络以表面法向量为中间表示来产生密集深度，并可进行端到端的训练。利用修改后的编解码器结构，该网络有效地融合了密集的彩色图像和稀疏的
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6 years ago
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