Temel Kavramlar
初期段階での深度伝播が重要であることを強調する、双方向伝播ネットワーク(BP-Net)は、優れたパフォーマンスを示す。
Özet
1. 概要
現在の最先端手法は主に伝播ベースであり、初期推定された密な深度に対して反復的な改良を行う。
BP-Netは、初期段階で深度を伝播させることで、スパースデータ上で直接畳み込むことを回避する。
2. 提案手法
双方向伝播モジュールは、画像コンテンツと空間距離に依存した係数を動的に予測し、近くの値を優先して深度を伝播する。
3. 実験結果
BP-NetはNYUv2データセットで最高のRMSEおよびδ1.25を達成し、KITTIデータセットでは他の手法を上回り1位にランクイン。
4. 評価指標
RMSEやMAEなどの評価指標に基づいて他のトップ手法と比較され、BP-Netが優れた性能を示す。
İstatistikler
BP-NetはNYUv2データセットで最高のRMSEおよびδ1.25を達成し、KITTIデータセットでは他の手法を上回り1位にランクイン。
Alıntılar
"Depth completion aims to derive a dense depth map from sparse depth measurements with a synchronized color image."
"Our code and trained models will be available on the project page."