PENet ICRA2021: 高效精准的图像引导深度完成算法

PENet ICRA2021: 高效精准的图像引导深度完成算法

PENet_ICRA2021 ICRA 2021 "Towards Precise and Efficient Image Guided Depth Completion" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/PENet_ICRA2021

PENet ICRA2021 是一个开源项目，基于 PyTorch 框架，致力于实现图像引导的深度完成（Depth Completion）任务。该项目的目标是提高深度完成的准确性和效率，为自动驾驶和机器人导航等领域提供关键的技术支持。

1. 项目基础介绍及主要编程语言

PENet ICRA2021 是一篇发表在 ICRA 2021 上的论文 "Towards Precise and Efficient Image Guided Depth Completion" 的 PyTorch 实现。项目由浙江大学和华为上海的研究人员共同开发，主要使用 Python 编程语言。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是通过图像引导的方式完成深度图的重建。具体来说，项目包含以下几个核心特点：

• 双分支架构：设计了一种双分支架构，分别处理颜色信息占主导和深度信息占主导的数据，从而有效融合两种模态的信息。
• 几何卷积层：通过在传统卷积层中拼接一个三维位置图，编码三维几何信息。
• 加速的 CSPN++：引入了一种膨胀策略，类似于膨胀卷积，以增大传播邻域，并设计了一种实现，使得每个邻居的传播真正并行，从而加速传播过程。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要集中在对原始代码的改进和优化上，包括：

• 修正推断时间统计：原论文中的推断时间统计不正确，新的代码修正了这一错误，提供了更精确的推断时间测量方法。
• 性能优化：对代码进行了性能优化，包括对推理过程的加速和对模型参数的优化。
• 文档更新：更新了项目文档，提供了更详细的使用说明和训练指令，便于用户更好地理解和使用项目。

通过这些更新，项目在保证准确性的同时，提高了计算效率，进一步推动了图像引导深度完成技术在实践中的应用。

PENet_ICRA2021 ICRA 2021 "Towards Precise and Efficient Image Guided Depth Completion" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/PENet_ICRA2021