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깊이 완성
희소 깊이 측정(LiDAR)과 선택적으로 RGB 이미지에서 밀집하고 완전한 깊이 맵을 예측합니다. LiDAR는 정확하지만 희소한 깊이를 제공하고, 깊이 완성은 누락된 값을 채웁니다. 심층 학습 방법(CSPN, GuideNet)은 이미지 구조를 사용하여 이미지 해상도에서 기하학적으로 타당한 깊이를 생성합니다. 자율 주행 차량과 RGB-D 로봇 인식에 사용됩니다.
희소 깊이 측정(LiDAR)과 선택적으로 RGB 이미지에서 밀집하고 완전한 깊이 맵을 예측합니다. LiDAR는 정확하지만 희소한 깊이를 제공하고, 깊이 완성은 누락된 값을 채웁니다. 심층 학습 방법(CSPN, GuideNet)은 이미지 구조를 사용하여 이미지 해상도에서 기하학적으로 타당한 깊이를 생성합니다. 자율 주행 차량과 RGB-D 로봇 인식에 사용됩니다.