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Depth Map Super-Resolution
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Depth map super-resolution is the task of upsampling depth images.
<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: A Joint Intensity and Depth Co-Sparse Analysis Model for Depth Map Super-Resolution )</span>
코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/ian0926/gdnet
공식 코드Decoupling Fine Detail and Global Geometry for Compressed Depth Map Super-Resolution
https://github.com/jun0kim/dkn
공식 코드https://github.com/keqpan/udsr
공식 코드https://github.com/nana01219/geodsr
공식 코드Learning Continuous Depth Representation via Geometric Spatial Aggregator
https://github.com/yanzq95/sgnet
공식 코드SGNet: Structure Guided Network via Gradient-Frequency Awareness for Depth Map Super-Resolution
https://github.com/zhaozixiang1228/gdsr-dctnet
공식 코드Discrete Cosine Transform Network for Guided Depth Map Super-Resolution
https://github.com/zhwzhong/AHMF
공식 코드High-resolution Depth Maps Imaging via Attention-based Hierarchical Multi-modal Fusion
https://github.com/zhwzhong/Guided-Depth-Map-Super-resolution-A-Survey
공식 코드https://github.com/zhwzhong/dagf
공식 코드https://github.com/kingcong/FDSR
Towards Fast and Accurate Real-World Depth Super-Resolution: Benchmark Dataset and Baseline
https://github.com/zhaozixiang1228/mmif-cddfuse
Discrete Cosine Transform Network for Guided Depth Map Super-Resolution
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.