2024年9月2日 · BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，其通过反向传播算法进行训练。 这种 网络 结构由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，具有强大的非线性映射能力。

2024年3月17日 · By integrating bilateral propagation with multi-modal fusion and depth refinement in a multi-scale framework, our BP-Net demonstrates outstanding performance on both indoor and outdoor scenes. It achieves SOTA on the NYUv2 dataset and ranks 1st on the KITTI depth completion benchmark at the time of submission.

This is the pytorch implementation of our paper Bilateral Propagation Network for Depth Completion. You can directly build the environment by running the following command if you use conda as the environment management tool. Then you should have an env named bp. Compile the C++ and CUDA code: We train and evaluate on KITTI and NYUV2 dataset.

By integrating bilateral propagation with multi-modal fusion and depth refinement in a multi-scale framework, our BP-Net demonstrates outstanding performance on both indoor and outdoor scenes. It achieves SOTA on the NYUv2 dataset and ranks 1st on the KITTI depth completion benchmark at the time of submission.

2024年8月28日 · BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，其通过反向传播算法进行训练。 这种 网络 结构由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，具有强大的非线性映射能力。

在本文中，我们提出了一种双边传播网络（BP-Net），在最早阶段进行深度传播，以避免直接在稀疏数据上进行卷积。 具体而言，我们的方法通过一个非线性模型从附近的深度测量中传播目标深度，该模型的系数由一个多层感知器 生成 ，并基于辐射差异和空间 ...

为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的端到端残差学习框架，该框架将深度完成制定为两阶段学习任务，即稀疏到粗阶段和粗到精阶段。 首先，通过简单的CNN框架获得粗略的 密集深度图。 然后，以粗深度图和彩色图像作为输入，在粗到精阶段使用残差学习策略进一步获得细化深度图。 特别是，在粗到精阶段，利用 通道混洗 提取操作从彩色图像和粗深度图中提取更具代表性的特征，并利用基于能量的融合操作有效地融合通道混洗操作获得的这些特征，从而导致更准确和更 …

深度补全任务旨在从稀疏的深度测量数据和同步的彩色图像中生成密集的深度图。 现有的最先进方法多为基于传播的，通常作为对初始估计的密集深度的迭代改进。 然而，这些初始深度估计通常直接将卷积层应用于稀疏深度图。 在本文中，我们提出了一种双边传播网络（BP-Net），在最早阶段进行深度传,更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.

【CVPR'24】BP-Net：用于深度补全的双边传播网络，新 SOTA！ 1. 总体架构. 2. 双边传播模块（Bilateral Propagation Module） 3. 多模态融合（Multi-modal Fusion） 4. 深度细化（Depth Refinement） 深度补全任务旨在从稀疏的深度测量数据和同步的彩色图像中生成密集的深度图。 现有的最先进方法多为基于传播的，通常作为对初始估计的密集深度的迭代改进。 然而，这些初始深度估计通常直接将卷积层应用于稀疏深度图。 在本文中，我们提出了一种双边传播网 …

2024年3月17日 · By integrating bilateral propagation with multi-modal fusion and depth refinement in a multi-scale framework, our BP-Net demonstrates outstanding performance on both indoor and outdoor scenes. It achieves SOTA on the NYUv2 dataset and ranks 1st on the KITTI depth completion benchmark at the time of submission.