引导方法深度补全系列—早期融合模型—1—《Sparse-to-dense: Depth prediction from sparse depth samples and a single image》

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已于 2022-11-10 19:00:38 修改 · 591 阅读

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#人工智能 #计算机视觉

于 2022-09-12 00:43:19 首次发布

本文介绍了一种深度回归模型，能从稀疏深度样本集和RGB图像中生成全分辨率深度图。模型用于SLAM和激光雷达，提升点云精度。通过采样策略增强数据，采用berHu损失函数，展示了在不同场景下的性能。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

创新点

深度回归模型：早期融合模型，在SLAM插件模块中进行稀疏地图到密集地图的转换，和LiDARs的超分辨率。

论文概述

从稀疏深度测量集和单个RGB图像进行密集深度预测的问题

本文的主要贡献是建立了一个深度回归模型，该模型将稀疏深度样本集和RGB图像作为输入，并预测全分辨率深度图像。学习模型确实不仅能够单独从稀疏样本中提取信息，而且能够从颜色中提取信息。

用作稀疏视觉测程/SLAM算法的插件模块，以创建精确、密集的点云。此外，我们还表明，我们的方法也可以用于三维激光雷达，以创建更密集的测量。

深度采样

从ground truth深度图中采样，对于任何

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