检索结果-内蒙古大学图书馆

Joint self-supervised and reference-guided learning for depth inpainting

Computational Visual Media 2022年第4期8卷 597-612页

作者： Heng Wu Kui Fu Yifan Zhao Haokun Song Jia Li State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems School of Computer Science and EngineeringBeihang UniversityBeijing 100191China

Depth information can benefit various computer vision tasks on both images and ***,depth maps may suffer from invalid values in many pixels,and also large *** improve such data,we propose a joint self-supervised and reference-guided learning approach for depth *** the self-supervised learning strategy,we introduce an improved spatial convolutional sparse coding module in which total variation regularization is employed to enhance the structural information while preserving edge *** module alternately learns a convolutional dictionary and sparse coding from a corrupted depth ***,both the learned convolutional dictionary and sparse coding are convolved to yield an initial depth map,which is effectively smoothed using local contextual *** reference-guided learning part is inspired by the fact that adjacent pixels with close colors in the RGB image tend to have similar depth *** thus construct a hierarchical joint bilateral filter module using the corresponding color image to fill in large *** summary,our approach integrates a convolutional sparse coding module to preserve local contextual information and a hierarchical joint bilateral filter module for filling using specific adjacent *** results show that the proposed approach works well for both invalid value restoration and large hole inpainting.

关键词： depth inpainting self-supervised learning reference-guided learning

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