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LIDARなど疎なセンサデータを密なデータに変換する際は、何も工夫せず未観測に0を入れて、そのまま密なCNNの符号復号化器で変換すればよい（最初の畳み込み層のBNだけは除く）。学習時に疎な割合を変えて学習させると疎
elu_18 のブックマーク 2018/08/06 12:55
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arxiv.org2018/08/06
Convolutional neural networks are designed for dense data, but vision data is often sparse (stereo depth, point clouds, pen stroke, etc.). We present a method to handle sparse depth data with optio...
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LIDARなど疎なセンサデータを密なデータに変換する際は、何も工夫せず未観測に0を入れて、そのまま密なCNNの符号復号化器で変換すればよい（最初の畳み込み層のBNだけは除く）。学習時に疎な割合を変えて学習させると疎
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Sparse and Dense Data with CNNs: Depth Completion and Semantic Segmentation
Convolutional neural networks are designed for dense data, but vision data is often sparse (stereo depth, point clouds, pen stroke, etc.). We present a method to handle sparse depth data with optio...
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