Learning Guided Convolutional Network for Depth Completion
目前在自动驾驶领域的传感器中，LIDAR是一种较为精确的传感器，可以获取三维空间的准确深度信息。但其有两个缺点，一是与相机相比分辨率太低，只能得到稀疏的深度图，二是价格十分昂贵难以量产。
本文中的算法以RBG图像的信息作为引导，将稀疏深度图转为稠密的深度图。截止目前，在KITTI的深度补全任务上排名第一。
目前在自动驾驶领域的传感器中，LIDAR是一种较为精确的传感器，可以获取三维空间的准确深度信息。但其有两个缺点，一是与相机相比分辨率太低，只能得到稀疏的深度图，二是价格十分昂贵难以量产。
本文中的算法以RBG图像的信息作为引导，将稀疏深度图转为稠密的深度图。截止目前，在KITTI的深度补全任务上排名第一。