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自动驾驶中基于图像导向的深度补全的简明有效网络
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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
本文提出了一种统一的CNN框架来规范化深度完成，通过模拟深度与表面法线之间的几何约束，预测稀疏LiDAR输入的置信度，以隔离噪声的影响，以实现从稀疏深度图恢复密集深度图的目标。在KITTI深度完成数据集和NYU-Depth-V2数据集上进行了实验，证明了方法的先进性能。
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关键要点
- 提出了一种统一的CNN框架来规范化深度完成。
- 通过模拟深度与表面法线之间的几何约束，预测稀疏LiDAR输入的置信度。
- 该方法旨在隔离噪声的影响，实现从稀疏深度图恢复密集深度图。
- 在KITTI深度完成数据集和NYU-Depth-V2数据集上进行了实验。
- 实验结果证明了该方法的先进性能。
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