Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Depth Completion

32 평가 기록 9 datasets

The Depth Completion task is a sub-problem of depth estimation. In the sparse-to-dense depth completion problem, one wants to infer the dense depth map of a 3-D scene given an RGB image and its corresponding sparse reconstruction in the form of a sparse depth map obtained either from computational methods such as SfM (Strcuture-from-Motion) or active sensors such as lidar or structured light sensors.

<span class="description-source">Source: LiStereo: Generate Dense Depth Maps from LIDAR and Stereo Imagery </span>, <span class="description-source">Unsupervised Depth Completion from Visual Inertial Odometry</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
SemAttNet
RMSE: 709.41
논문 코드
NLSPN
MAE: 26.736RMSE: 79.121iMAE: 12.703iRMSE: 33.876
논문 코드
NLSPN
RMSE: 0.092REL: 0.012
논문 코드
DM-LRN-b4
RMSE: 1.001
논문 -
FusionDepth
RMSE: 1193.92
논문 코드
DSN
REL: 0.019RMSE: 1.588
논문 -
Struct-MDC
MAE: 1170.303RMSE: 1481.583
논문 코드
Struct-MDC
MAE: 111.332RMSE: 216.497
논문 코드

데이터셋

9개

논문

라이브러리

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