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Decoupling Fine Detail and Global Geometry for Compressed Depth Map Super-Resolution
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内容提要
本研究提出了一种几何解耦网络（GDNet），旨在从压缩深度源恢复高质量深度图。该方法有效处理局部细节与全局特征，显著提升了几何一致性和细节恢复能力，并在ECCV 2024 AIM挑战中获得一等奖。
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关键要点
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本研究提出了一种几何解耦网络（GDNet），旨在从压缩深度源恢复高质量深度图。
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该方法有效处理局部细节与全局特征，显著提升了几何一致性和细节恢复能力。
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研究解决了现有方法在细微变化区域的深度表现不佳和噪声影响全球几何结构精度的挑战。
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GDNet在ECCV 2024 AIM压缩深度上采样挑战中获得一等奖。
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