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D4D: 一种提升单目深度估计的 RGBD 扩散模型
通过使用 Diffusion4D 生成真实的 RGBD 样本，本文提出了一个新的训练流程，在室内 NYU Depth v2 数据集和室外 KITTI 数据集上，通过生成样本丰富的有监督训练流程，相对于合成数据和原始数据，在单目深度估计任务中
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4 months ago
从姿势 RGBD 数据学习预测场景级隐式 3D
本文提出了使用隐式函数进行场景级别三维重建的方法，利用 RGBD 数据对三维重建进行预测，与使用网络相比具有更好的鲁棒性和更少的标注要求。
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a year ago
ICCV
学习联合 2D-3D 表示进行深度补全
本文介绍了一种从 RGBD 数据中完成深度完成的简单且有效的神经网络块，该块能够学习提取联合的 2D 和 3D 特征，并成功地在 KITTI 深度完成基准测试中取得了优异的表现。
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4 years ago
ICCV
基于深度学习的穿戴式助视系统
本文提出了一种基于深度学习的辅助系统，旨在提高视障人士的环境感知体验，通过 RGBD 数据和建立的语义地图预测行走指令、进行障碍物避让，在多种情境下得到了很好的实验效果并有效提高了视障人士的环境感知体验。
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5 years ago
LabelFusion: 一种用于生成带混杂场景的真实 RGBD 数据地面实况标签的流程
本文介绍了一种通过 RGBD 相机采集物体的多角度视频，结合现有的重构技术生成 3D 稠密重构，并利用人类辅助 ICP 拟合物体网格标注的方法，从而快速生成高质量的 RGBD 数据集，该数据集可用于代替现有数据集，以加强深度神经网络训练，使
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7 years ago
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