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PENet是一种用于精确和高效图像引导深度补全的深度学习方法，通过双分支结构融合彩色和深度信息。论文提出几何卷积层来编码3D几何线索，并实现CSPN++的扩展和加速，提升深度补全的精度和效率。该模型在2020年KITTI深度补全竞赛中排名第一。
目录
基本情况
- 出处：Hu M, Wang S, Li B, et al. Towards Precise and Efficient Image Guided Depth Completion[J]. arXiv e-prints, 2021: arXiv: 2103.00783.
- 单位： 浙江大学，College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou
- 开源代码：https://github.com/JUGGHM/PENet_ICRA2021
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.00783.pdf
- arxiv:
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