深度补全网络

即插即用跨模态

利用RGB图像引导提升深度图分辨率和精度，同时通过全局优化融合稀疏真值，实现跨传感器和环境的稳健深度补全。

Ju, Zhong · 蒋爱民 · Chang, Liu · 徐宁 · 诸燕平

IEEE Robotics and Automation Letters 2025

技术优势

跨模态差距小

GSFT模块利用高分辨率RGB引导，有效缓解跨模态差距，提升深度图质量。

泛化能力强

统一方法增强跨数据集的泛化能力，避免对特定深度损坏模式的过拟合。

性能最优

在NYU-Depth V2和SUN RGB-D基准上优于最先进方法。

应用场景

• 机器人定位：提供精确空间感知，提升机器人定位精度。
• 机器人操作：增强深度估计，支持机器人精细操作。
• 3D感知：从稀疏数据生成高质量稠密深度图，提升3D感知能力。
• 工业机器人：提高工业机器人深度补全的准确性和泛化能力。