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RSRD：安全舒适自动驾驶的道路表面重建数据集和基准
原文中文，约300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图像超分辨率方法，利用移动手机和Lucid Helios采集的深度图构建了一个大规模数据集，并提供了一个快速深度图超分辨率基准线。该方法在效果和效率上都有很大的提升，可以处理真实世界中的低分辨率深度图以产生更准确、清晰的边界，并在一定程度上修正深度值错误。
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关键要点
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提出了一种新的深度图像超分辨率方法。
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利用移动手机和Lucid Helios采集的配对LR和HR深度图构建了RGB-D-D大规模数据集。
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提供了一个快速深度图超分辨率（FDSR）基准线。
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与现有公共数据集上的基准方法相比，效果和效率都有很大提升。
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该方法可以处理真实世界中的低分辨率深度图，产生更准确、清晰的边界。
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在一定程度上修正深度值错误。
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