dense depth maps | BriefGPT

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RigNet++：高效的重复图像引导深度完成网络
通过引入高效的重复设计和卷积分解技术，我们提出了一种图像引导的网络方法，有效地从稀疏图像中逐步恢复出密集的深度图，实验结果在多个数据集上都达到了优秀的效果。
PDF10 months ago
CVPR室内深度填充的 RGB - 深度融合 CycleGAN (RDFC-GAN)
使用 RDFC-GAN 模型基于 Manhattan world 假设将 RGB-D 信息转换为具有高纹理的深度图，并通过自适应融合模块 W-AdaIN 和 confidence fusion head 来解决室内深度图中大量连续缺失数据的
PDFa year ago
从合成数据中学习拓扑结构用于无监督深度补全
本文提出了一种利用综合数据学习稀疏点云与自然场景之间的关联从而从图像和稀疏深度测量中推断出密集深度图的方法。该方法采用先前学习的自然形状先验和图像证据来验证深度图的预测结果，因此可以使用丰富的合成数据来学习重构过程的最困难的组件 —— 拓扑
PDF3 years ago
CodeVIO：基于学习优化的密集深度视觉惯性里程计
本文提出了一个轻量级的深度网络和视觉惯性测距（VIO）系统，利用提出的轻量级条件变分自动编码器（CVAE）来提高初始深度预测的精度和泛化能力，以便提供精确的状态估计和稠密的深度图。
PDF4 years ago
鲁棒性一致的视频深度估计
本文提出了一种用于估计一致密集深度图和相机姿态的算法，该算法基于学习的深度先验和几何优化相结合，不需要输入相机姿态，并能够在包括噪声、抖动、运动模糊和卷帘快门失真等多种挑战性条件下实现稳健的重建。
PDF4 years ago
ECCV从 RGB 和稀疏感知估计深度
本研究提出了一种深度模型，能在极少的像素点处获得 RGB 图像的已知深度情况下，精确地生成密集深度图，并能在 NYUv2 和 KITTI 数据集上实现近乎实时速度的室内 / 室外场景的高质量深度点云。与其他稀疏到密集深度方法相比，在每～10
PDF6 years ago