【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。
介绍
深度感知对于许多3D感知任务