Abstrakt. Vi presenterar en djup modell som exakt kan producera täta djupkartor med en RGB-bild med känt djup på en mycket gles uppsättning pixlar. Modellen fungerar samtidigt för både inomhus- och utomhusscener och producerar toppmoderna täta djupkartor med nästan realtidshastigheter på både NYUv2 och KITTI-dataset. Vi överträffar state-of-the-art för monocular djupuppskattning även med djupvärden för endast 1 av varje 10000 bild pixlar, och vi överträffar andra sparse-to-dense djupmetoder på alla gleshetsnivåer. Med djupvärden för 1/256 bild pixlar, uppnår vi ett medelvärde fel på mindre än 1% av det faktiska djupet på inomhusscener, jämförbart med prestandan hos konsument-grad djupsensor hårdvara. Våra experiment visar att det verkligen skulle vara möjligt att effektivt omvandla glesa djupmätningar som erhållits med t.ex. Lågeffektsdjupsensorer eller SLAM-system till högkvalitativa täta djupkartor.
I REF används det en djup modell för att generera täta djupkartor från en RGB-bild som använder djupuppskattning av glesa bildpunkter.
Estimating Depth from RGB and Sparse Sensing
{'venue': 'In: European Conference on Computer Vision. pp. 176-192. Springer (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}