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DepGAN：利用深度图处理图像合成中的遮挡和透明性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种透明物体深度补全的端到端网络，结合了单视图 RGB-D 的深度补全和多视图深度估计的优点，并引入了基于置信度估计的深度细化模块，进一步改进了恢复的深度图。实验证明，我们的方法在具有遮挡的复杂场景中具有更高的准确性和鲁棒性。
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关键要点
- 提出了一种透明物体深度补全的端到端网络。
- 结合了单视图 RGB-D 的深度补全和多视图深度估计的优点。
- 引入了基于置信度估计的深度细化模块，改进恢复的深度图。
- 在 ClearPose 和 TransCG 数据集上进行了大量实验。
- 在具有显著遮挡的复杂场景中实现了更高的准确性和鲁棒性。
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