[发明专利]一种基于3D卷积的深度补全方法有效
| 申请号： | 202110317990.1 | 申请日： | 2021-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN112907573B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 潘树国;章辉;高旺;赵涛;谭涌 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/50;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于3D卷积的深度补全方法，采用3D卷积的方法进行模态特征的学习，将输入的RGB图像与深度图信息相结合，通过捕获在多模态信息中的编码结构进行卷积运算，从而保证信息不被丢失。本发明利用3D卷积对RGB图像和稀疏深度进行特征融合，在网络对输入数据进特征提取的同时保留其模态特征，以充分挖掘数据信息提高深度估计的精度。实验结果表明在室内数据集中3D卷积对于深度补全的精度提升达到了7％以上，而在室外数据集上，其提升效果也达到了3.6％以上。其中室内时精度可达到0.2m，室外时精度也可达到1.2m左右。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 深度 方法 | ||
【主权项】：
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