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TOOL · CL_247928 · Sep 11 · 04:00

新的高斯信念传播网络推动深度补全技术发展

研究人员推出了一种新颖的框架——高斯信念传播网络（GBPN），它将深度学习与概率图模型相结合，用于深度补全。这种混合方法使用图模型构建网络（GMCN）动态构建特定场景的马尔可夫随机场（MRF），并通过高斯信念传播（GBP）进行推理，以生成密集深度图。GMCN旨在预测自适应的非局部边缘，从而捕捉复杂的空间依赖关系，而增强的、具有并行消息传递的GBP则改善了稀疏数据的传播。在NYUv2和KITTI基准上的实验表明，GBPN取得了最先进的性…

新的高斯信念传播网络推动深度补全技术发展