#280
summarized by : 角田良太朗
CostDCNet: Cost Volume Based Depth Completion for a Single RGB-D Image

どんな論文か?

DepthCompletionで明示的にCostVolumeを立てた上で#dConvでdepth回帰する手法は意外にも存在していなかったらしく、本論文ではその有効性を示している。
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新規性

RGBの2D特徴量を3Dに持ち上げる際の方法を3通り比較検討している。また3DConvが重い問題に対してPixelShuffleで解決している。

結果

パラメタ数1.8M、推論時間300msでSOTA超え達成。 また1/4解像度からのPixelShuffleでbilinearを超えるエッジ保存性を確認。

その他(なぜ通ったか?等)