基于多引导结构感知网络的深度补全

作     者：孙虎 金宇强 张文安 付明磊 SUN Hu;JIN Yu-qiang;ZHANG Wen-an;FU Ming-lei

作者机构：浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江省嵌入式系统联合重点实验室杭州310023 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2024年第39卷第2期

页      面：401-410页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金项目(62173305 62111530299) 

主　　题：稀疏场景 深度补全 结构感知 多传感器融合 图像引导滤波 自适应感受野 

摘      要：针对三维场景深度信息观测稀疏问题,提出一种融合彩色图像的多引导结构感知网络模型以补全稀疏深度.首先,利用三维平面法向量与场景梯度信息之间的映射关系,设计一种两分支主干网络框架,结合图像特征和几何特征进行深度预测,以充分提取空间位置信息的特征表示;然后,考虑到大范围场景下不同物体的结构差异性,基于网络通道注意力机制设计一种自适应感受野的结构感知模块,以对不同尺度的信息进行表征;最后,在网络采样的过程中,以不同尺寸图像为指导对预测子深度图进行滤波并修复物体的边缘细节.公开数据集上的实验结果表明,所设计的深度补全算法可以获得准确的稠密深度,同时通过两个下游感知任务进行深入评估,表明利用所提出方法能够有效提升其他感知任务的效果.