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LRRU：用于深度补全的长短递归更新网络
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的深度估计任务——激光雷达深度补全，并提出了一种基于LSTM和Transformer模块的重新设计方法，通过高效融合颜色和深度特征，并在多个尺度上进行循环优化，最后通过Transformer的多头注意力机制进一步融合深度特征。实验证明，该方法无需重复的网络结构和后处理步骤，只需在简单的编码器-解码器网络结构上添加该模块，就能达到最先进的性能。
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关键要点
- 激光雷达深度补全是深度估计的新热门话题。
- 颜色空间和深度空间的特征融合是关键和难点。
- 将经典的LSTM和Transformer模块迁移到深度补全中并重新设计。
- 使用遗忘门、更新门、输出门和跳跃门实现特征的高效融合。
- 在多个尺度上进行循环优化，最后通过Transformer的多头注意力机制进一步融合深度特征。
- 该方法无需重复的网络结构和后处理步骤。
- 只需在简单的编码器-解码器网络结构上添加模块即可达到最先进的性能。
- 方法在KITTI基准数据集上排名第一，且可作为其他方法的主干网络。
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