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dense depth prediction
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CVPR
通过观察静止人物学习移动人物的深度
提出一种数据驱动的方法,通过学习人体深度的先验知识和运动视差线索,实现场景中人物和单目相机自由移动时的密集深度预测。
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5 years ago
稀疏到密集:从稀疏深度样本和单幅图像中预测深度
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。
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7 years ago
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