Täta djupsignaler är viktiga och har breda tillämpningar i olika datorseende uppgifter. Vid autonom körning används LIDAR-sensorer för att få djupmätningar runt fordonet för att uppfatta omgivande miljöer. Djupkartor som erhållits av LIDAR är dock i allmänhet glesa på grund av hårdvarubegränsningen. Uppgiften att slutföra djup drar till sig ökad uppmärksamhet, som syftar till att generera en tät djupkarta från en ingång gles djupkarta. För att effektivt utnyttja multi-scale funktioner, föreslår vi tre nya sparityinvariant verksamhet, baserat på vilken, ett sparsity-invariant multiscale encoder-decoder nätverk (HMS-Net) för hantering av glesa ingångar och glesa funktionskartor också föreslås. Ytterligare RGB-funktioner skulle kunna införlivas för att ytterligare förbättra prestandan för djupkomplettering. Vår omfattande experiment- och komponentanalys på två offentliga riktmärken, KITTI djupkompletteringsriktmärke och NYU-djup-v2-dataset, visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är. Från och med den 12 augusti 2018 rankas vår föreslagna modell utan RGB-vägledning på KITTI:s rankningslista 1:a bland alla peer-reviewed-metoder utan att använda RGB-information, och vår modell med RGB-vägledning rankas 2:a bland alla RGB-styrda metoder. Index Terms-Depth slutförande, konvolutionella neurala nätverk, sparsitet-invarianta operationer.
Huang m.fl. I REF föreslås tre sparsityinvariant-operationer för att hantera glesa insatser.
HMS-Net: Hierarchical Multi-Scale Sparsity-Invariant Network for Sparse Depth Completion
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}