Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: GRASSI JUNIOR, VALDIR - EESC ; PONTI, MOACIR ANTONELLI - ICMC ; CASTRO, AUGUSTO RIBEIRO - EESC
- Unidades: EESC; ICMC
- DOI: 10.5220/0010915300003124
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VISÃO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; REDES NEURAIS
- Keywords: Deep Learning; Depth Completion; RGB+Depth; Depth Sensing; Distance Transforms
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SciTePress
- Publisher place: Lisboa
- Date published: 2022
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- ISSN: 2184-4321
- Conference titles: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: cc-by-nc-nd
-
ABNT
CASTRO, Augusto Ribeiro e GRASSI JÚNIOR, Valdir e PONTI, Moacir Antonelli. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement. 2022, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0010915300003124. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Castro, A. R., Grassi Júnior, V., & Ponti, M. A. (2022). Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0010915300003124 -
NLM
Castro AR, Grassi Júnior V, Ponti MA. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010915300003124 -
Vancouver
Castro AR, Grassi Júnior V, Ponti MA. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010915300003124 - Learning to estimate multivariate uncertainty in deep pedestrian trajectory prediction
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Informações sobre o DOI: 10.5220/0010915300003124 (Fonte: oaDOI API)
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