【CVPR‘24】DeCoTR:使用 2D 和 3D 注意力增强深度补全

DeCoTR: Enhancing Depth Completion with 2D and 3D Attentions

  • DeCoTR: Enhancing Depth Completion with 2D and 3D Attentions 中文解析
    • 摘要
    • 介绍
    • 方法
    • 方法
      • 3.1 问题设置
      • 3.2 使用高效的 2D 注意力增强基线
      • 3.3 3D中的特征交叉注意力
        • 点云归一化
        • 位置嵌入
      • 3.4 捕捉 3D 中的全局上下文
      • 3.5 训练
    • 结果
    • 结论
    • 结果
    • 结论

论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.12202
开源代码:暂无

DeCoTR: Enhancing Depth Completion with 2D and 3D Attentions 中文解析

摘要

本文提出了一种结合2D和3D注意力的新方法,用于在不需要迭代空间传播的情况下实现高精度的深度补全。首先,通过在2D特征上应用注意力机制增强了基线卷积深度补全模型的性能。然后,将2D特征提升为3D点云并构建3D点变压器来处理这些点,从而使模型能够显式地学习和利用3D几何特征。此外,还提出了点云归一化技术,以改进学习过程,提升模型精度。我们在NYU Depth V2和KITTI等基准数据集上评估了该方法DeCoTR,并展示了其优越的性能。进一步的零样本评估显示了DeCoTR的出色泛化能力。

在这里插入图片描述

介绍

深度感知对于许多3D感知任务

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