【深度估计】开源 | MIT--使用单目和对应稀疏深度数据，预测稠密深度。

论文地址： https://arxiv.org/pdf/1709.07492.pdf

代码： 公众号回复：1709.07492

来源： 麻省理工学院

论文名称：Sparse-to-Dense: Depth Prediction from Sparse Depth Samples and a Single Image

原文作者：Fangchang Ma

内容提要

本文旨在解决如何从一组稀疏的深度传感器和一个单一的RGB的图像中实现稠密深度预测问题。由于单目图像上的深度估计本质上是不可靠，为达到一个更高水平的鲁棒性和准确性，本文引入了额外的稀疏深度样本，这些样本是通过低分辨率的深度传感器获得或SLAM算法获得。本文提出使用一个单一深度的回归网络直接从RGB-D原始数据学习，并探讨样本数量对数据预测精度的影响。 实验结果表明，与只使用RGB图像，在NYU-Depth-v2室内数据集上，增加100个空间随机深度样本可以减少50%的预测均方根误差。同时将KITTI数据集上的预测可靠性从59%提升到92%。我们演示了该算法的两个应用：SLAM中的一个插件模块，用于将稀疏映射转换为密集映射，以及LiDARs的超分辨率。开源了算法和视频。

主要框架及实验结果

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