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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,153 - 2,157 (5page)
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Depth completion is a critical technique used to estimate dense depth information in surrounding environments for various applications such as autonomous driving and robotics. Real-world applications demand depth completion models with lightweight network architectures and reduced computational costs to ensure real-time operation. Therefore, we propose a non-local affinity distillation network for lightweight depth completion. Our approach emphasizes using a minimal number of influential neighbors with strong affinities to enable fast spatial propagation through optimal transport between teacher and student affinities via knowledge distillation. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method, showcasing superiority over existing lightweight network while performing comparably to heavier depth completion methods.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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