I detta papper, vi anser convolutionala neurala nätverk som arbetar på glesa ingångar med en applikation för att djupsampling från gles laserskanning data. För det första visar vi att de traditionella convolutional nätverken fungerar dåligt när de tillämpas på glesa data även när platsen för saknade data tillhandahålls till nätverket. För att lösa detta problem föreslår vi ett enkelt men effektivt lager av glesa konvolutioner som uttryckligen tar hänsyn till platsen för saknade uppgifter under konvolutionsoperationen. Vi demonstrerar fördelarna med den föreslagna nätverksarkitekturen i syntetiska och verkliga experiment med avseende på olika referensmetoder. Jämfört med täta baslinjer, den föreslagna sparse convolution nätverk generaliserar väl till nya dataset och är invariant till nivån av gleshet i data. För vår utvärdering tar vi fram en ny datauppsättning från KITI-riktmärket, bestående av 93k djup annoterade RGB-bilder. Vårt dataset möjliggör utbildning och utvärdering av tekniker för djupsampling och djupförutsägelse i utmanande verklighetsinställningar och kommer att göras tillgängligt vid publicering.
För att hantera glesheten av 3D-ingångar, har ett nytt glest konvolutionslager som väger elementen i konvolutionskärnan enligt giltigheten av de ingående pixlarna presenterats REF.
Sparsity Invariant CNNs
{'venue': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}