I detta papper föreslår vi en djupinlärning arkitektur som ger exakt tät djup för utomhusscenen från en enda färgbild och ett glest djup. Inspirerad av inomhusdjupet uppskattar vårt nätverk att ytan är normal som mellanrepresentation för att producera tätt djup, och kan tränas end-to-end. Med en modifierad encoder-dekoderstruktur smälter vårt nätverk effektivt samman den täta färgbilden och det glesa LiDAR-djupet. För att ta itu med utomhusspecifika utmaningar förutser vårt nätverk en konfidensmask för att hantera blandade LiDAR-signaler nära förgrundsgränserna på grund av ocklusion, och kombinerar uppskattningar från färgbild och ytnormaler med inlärda uppmärksamhetskartor för att förbättra djupnoggrannheten speciellt för avlägsna områden. Omfattande experiment visar att vår modell förbättrar den toppmoderna prestandan på KITTI djupkompletteringsriktmärke. Ablation studie visar den positiva effekten av varje modellkomponenter till den slutliga prestandan, och omfattande analys visar att vår modell generaliserar väl till inmatningen med högre sparhet eller från inomhusscener. * anger lika bidrag. † indikerar motsvarande författare. DeepLiDAR: Our Dense Prediction (colored with input colour image) DeepLiDAR: Our Dense Prediction (colored with face normal)
Qiu m.fl. REF utvidgar en liknande yta normal som vägledningsidé till utomhusmiljön och återvinner tätt djup från glesa LiDAR-data.
DeepLiDAR: Deep Surface Normal Guided Depth Prediction for Outdoor Scene From Sparse LiDAR Data and Single Color Image
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}