I detta dokument presenterar vi en ny metod för att öka den rumsliga upplösningen av djupbilder. Vi kombinerar ett djupt fullständigt konvolutionsnätverk med en icke-lokal variationsmetod i ett djupt primal-dual nätverk. Det gemensamma nätverket beräknar en bullerfri, högupplöst uppskattning från en bullrig, lågupplösnings djupkarta. Dessutom används en högupplöst intensitetsbild för att vägleda återuppbyggnaden i nätverket. Genom att rulla ur optimeringsstegen för en första ordningens algoritm och formulera den som ett nätverk, kan vi träna vår gemensamma metod end-to-end. Detta gör det inte bara möjligt för oss att lära oss vikterna i det helt konvolutionella nätverket, utan också att optimera alla parametrar för variationsmetoden och dess optimeringsförfarande. Utbildningen av ett sådant djupt nätverk kräver ett stort dataset för övervakning. Därför genererar vi högkvalitativa djupkartor och motsvarande färgbilder med en fysiskt baserad render. I en uttömmande utvärdering visar vi att vår metod överträffar state-of-the-art på flera riktmärken.
Riegler m.fl. I REF föreslogs en metod för rekonstruktion av SR-djupet baserad på djupa primära nätverk, som kombinerar ett djupt fullständigt konvolutionsnätverk med en icke-lokal variation.
A Deep Primal-Dual Network for Guided Depth Super-Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}