| 融合RGB图像特征的多尺度深度图像补全方法 |
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| 引用本文： | 郑柏伦,冼楚华,张东九.融合RGB图像特征的多尺度深度图像补全方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2021,33(9):1407-1417. |
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| 作者姓名： | 郑柏伦 冼楚华 张东九 |
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| 作者单位： | 华南理工大学计算机科学与工程学院 广州 510064 |
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| 摘 要： | 针对目前因缺少配对的"缺失-完整"RGB-D数据集而不能直接训练端对端深度图像补全模型的问题,提出基于随机掩码构造对应的缺失-完整数据,结合真实数据集与合成数据集交替训练模型的策略.基于随机掩码生成不同缺失比例的深度图像,并且利用合成数据集构造具有可靠真值的深度图像缺失数据,从而得到具有可靠数据的缺失-完整RGB-D数据集.以此策略为基础,搭建融合对应RGB图像特征的多尺度深度图像补全网络,该网络分别从RGB图像特征提取分支和深度图像特征提取分支提取不同尺度的RGB图像特征和深度图像特征,再经过特征融合分支在不同尺度上对RGB图像特征和深度图像特征进行融合,进而能够充分地学习RGB图像丰富的语义信息和深度图像的信息补全缺失深度.在NYU-Depth V2数据集的实验表明,该方法在不同缺失比例的深度图像补全任务中,阈值精度平均值为0.98,平均相对误差约为0.061,与现有基于神经网络和优化稀疏方程组的方法相比,其在阈值精度上平均提升了0.02,平均相对误差平均下降了0.027.
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| 关 键 词： | 深度图像补全 融合网络 深度重建 |
Multi-Scale Fusion Networks with RGB Image Features for Depth Map Comple-tion |
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| Zheng Bolun,Xian Chuhua,Zhang Dongjiu.Multi-Scale Fusion Networks with RGB Image Features for Depth Map Comple-tion[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2021,33(9):1407-1417. |
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| Authors: | Zheng Bolun Xian Chuhua Zhang Dongjiu |
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