FusionNet：基于稀疏雷达点云和RGB图像的深度图补全

FusionNet：基于稀疏雷达点云和RGB图像的深度图补全

深度图补全是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在从给定的输入数据中预测出完整的深度图。稀疏雷达点云和RGB图像是两种常见的输入数据类型，它们包含了不同的信息，可以相互补充，从而提高深度图补全的准确性。本文介绍了一种名为FusionNet的方法，它利用了稀疏雷达点云和RGB图像进行深度图补全，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。数据集应包含带有深度信息的稀疏雷达点云和对应的RGB图像。可以使用现有的数据集，如KITTI或NuScenes，或者自己创建一个数据集。确保数据集中的雷达点云和RGB图像对应一致。

接下来，我们可以开始实现FusionNet的模型。下面是一个示例的Python代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D