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通过聚类学习像素级连续深度表示以用于深度完整
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
CluDe是一个新型的基于聚类的框架，用于解决计算机视觉中的深度完整性问题。它通过像素值的聚类学习深度中心，并通过估计偏移量动态调整深度分布，生成像素级和连续深度表示。实验结果表明，CluDe成功地降低了对象边界处的深度模糊，并在VOID和KITTI数据集上取得了优于基于分类的方法的性能。
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关键要点
- 深度完整性是计算机视觉中的一个长期挑战。
- 基于分类的方法在近年来取得了进展，但依赖于预定义的像素共享和离散深度值。
- CluDe是一个新型的基于聚类的框架，专注于学习像素级和连续深度表示。
- CluDe通过像素值的聚类学习深度中心，并动态调整深度分布。
- 实验表明，CluDe成功降低了对象边界处的深度模糊。
- CluDe在VOID数据集上实现了最先进的性能，并在KITTI数据集上超过了基于分类的方法。
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