Joint self-supervised and reference-guided learning for depth inpainting

Depth information can benefit various computer vision tasks on both images and videos. However, depth maps may suffer from invalid values in many pixels, and also large holes. To improve such data, we propose a joint self-supervised and reference-guided learning approach for depth inpainting. For th...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Computational visual media (Beijing) Jg. 8; H. 4; S. 597 - 612
Hauptverfasser: Wu, Heng, Fu, Kui, Zhao, Yifan, Song, Haokun, Li, Jia
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Beijing Tsinghua University Press 01.12.2022
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:2096-0433, 2096-0662
Online-Zugang:Volltext
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