从立体匹配视角重新审视深度补全以实现跨域泛化
计算机视觉与模式识别
2023-12-15 v1
摘要
本文提出了一种对域偏移问题具有鲁棒性的深度补全新框架。该框架利用现代立体网络的泛化能力来处理深度补全任务，通过虚拟投影模式范式生成虚拟立体对。任何立体网络或传统立体匹配器均可无缝集成到我们的框架中，从而部署一个能够适应立体领域未来发展的虚拟立体设置。跨域泛化的详尽实验支持了我们的主张。因此，我们认为该框架有助于深度补全达到新的部署场景。
引用
@article{arxiv.2312.09254,
title = {Revisiting Depth Completion from a Stereo Matching Perspective for Cross-domain Generalization},
author = {Luca Bartolomei and Matteo Poggi and Andrea Conti and Fabio Tosi and Stefano Mattoccia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.09254},
year = {2023}
}
备注
3DV 2024. Code: https://github.com/bartn8/vppdc - Project page: https://vppdc.github.io/