Project to Adapt: Domain Adaptation for Depth Completion from Noisy and Sparse Sensor Data

[tkuri]

論文概要

LiDARの疎なDepthの補間を学習するための密なDepthの真値を取得すことは困難。そこで合成データを使いDepth補間を学習する。実際のLiDARのノイズをシミュレートし、更にRGBはCycle GANでドメイン適合させることがキモ。RGBの適合はDepthのシミュレートよりは重要度が低い。

https://openaccess.thecvf.com/content/ACCV2020/html/Lopez-Rodriguez_Project_to_Adapt_Domain_Adaptation_for_Depth_Completion_from_Noisy_ACCV_2020_paper.html

Code

未確認。