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論文閱讀《Spherical Space Feature Decomposition for Guided Depth Map Super-Resolution》

2年前作者：CV科研隨想錄分類：Toy博客閱讀(25)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了論文閱讀《Spherical Space Feature Decomposition for Guided Depth Map Super-Resolution》。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

論文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Zhao_Spherical_Space_Feature_Decomposition_for_Guided_Depth_Map_Super-Resolution_ICCV_2023_paper.pdf
源碼地址： https://github.com/Zhaozixiang1228/GDSR-SSDNet

概述

??GDSR是一種多模態(tài)圖像處理的熱門話題，它的目的是利用同一場景中的高分辨率（HR）RGB圖像中的額外信息來放大低分辨率（LR）深度圖。這個任務的關鍵步驟是有效地提取RGB/深度特征中的域共享和域獨有信息。此外，還需要解決三個細節(jié)問題，即模糊的邊緣，噪聲的表面和RGB紋理偽影。為了解決這些問題，文中提出了一種球形空間特征分解網(wǎng)絡（SSDNet）。為了更好地建?？缒B(tài)特征，使用基于Restormer塊的RGB/深度編碼器來提取局部-全局特征。然后，將提取的特征映射到球形空間，完成域私有特征的分離和共享特征的對齊。RGB的共享特征與深度特征融合，完成GDSR任務。接下來，作者提出了一個球形對比優(yōu)化（SCR）模塊，進一步解決細節(jié)問題。將根據(jù)不完美類別分類的小塊輸入到SCR模塊&#文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-794983.html

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