Djupkomplettering, tekniken för att uppskatta en tät djupbild från glesa djupmätningar, har en mängd olika tillämpningar inom robotik och autonom körning. Djupkomplettering står dock inför tre huvudutmaningar: det ojämnt fördelade mönstret i den glesa djupingången, svårigheten att hantera flera sensormodaliteter (när färgbilder finns tillgängliga), samt bristen på täta, pixel-nivå mark-sanning djupetiketter för träning. I detta arbete tar vi itu med alla dessa utmaningar. Speciellt utvecklar vi en djup regressionsmodell för att lära sig en direkt kartläggning från glest djup (och färgbilder) ingång till tät djupförutsägelse. Vi föreslår också ett självövervakat träningsramverk som endast kräver sekvenser av färg- och glesdjupsbilder, utan behov av täta djupetiketter. Våra experiment visar att det självövervakade ramverket överträffar ett antal befintliga lösningar som är utbildade med semi-dense annoteringar. Dessutom, när vi utbildas med semi-dense notations, vårt nätverk uppnår toppmodern noggrannhet och är den vinnande metoden på KITTI djup slutförande riktmärke 1 vid tidpunkten för inlämning.
I REF föreslår författarna en självövervakad metod för tät djupförutsägelse från sekvenser av RGB och glesa djupbilder, baserat på fotometrisk förlust.
Self-Supervised Sparse-to-Dense: Self-Supervised Depth Completion from LiDAR and Monocular Camera
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}