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DRM-SLAM: Towards dense reconstruction of monocular SLAM with scene depth fusion
DRM-SLAM: Towards dense reconstruction of monocular SLAM with scene depth fusion
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DRM-SLAM: Towards dense reconstruction of monocular SLAM with scene depth fusion

Ye, Xinchen ; Ji, Xiang ; Sun, Baoli ; Chen, Shenglun ; Wang, Zhihui ; Li, Haojie

Neurocomputing (Amsterdam), 2020-07, Vol.396, p.76-91 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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High quality 3D reconstruction based on fusion of polarization imaging and binocular stereo vision
High quality 3D reconstruction based on fusion of polarization imaging and binocular stereo vision
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High quality 3D reconstruction based on fusion of polarization imaging and binocular stereo vision

Tian, Xin ; Liu, Rui ; Wang, Zhongyuan ; Ma, Jiayi

Information fusion, 2022-01, Vol.77, p.19-28 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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RDFC-GAN: RGB-Depth Fusion CycleGAN for Indoor Depth Completion
RDFC-GAN: RGB-Depth Fusion CycleGAN for Indoor Depth Completion
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RDFC-GAN: RGB-Depth Fusion CycleGAN for Indoor Depth Completion

Wang, Haowen ; Che, Zhengping ; Yang, Yufan ; Wang, Mingyuan ; Xu, Zhiyuan ; Qiao, Xiuquan ; Qi, Mengshi ; Feng, Feifei ; Tang, Jian

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2024-04, Vol.PP, p.1-14 [Periódico revisado por pares]

United States: IEEE

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4
A Deep Multi-Task Learning Framework for Brain Tumor Segmentation
A Deep Multi-Task Learning Framework for Brain Tumor Segmentation
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A Deep Multi-Task Learning Framework for Brain Tumor Segmentation

Huang, He ; Yang, Guang ; Zhang, Wenbo ; Xu, Xiaomei ; Yang, Weiji ; Jiang, Weiwei ; Lai, Xiaobo

Frontiers in oncology, 2021-06, Vol.11, p.690244-690244 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: Frontiers Media S.A

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5
Fusion-based high-quality polarization 3D reconstruction
Fusion-based high-quality polarization 3D reconstruction
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Fusion-based high-quality polarization 3D reconstruction

Liu, Rui ; Liang, Hao ; Wang, Zhongyuan ; Ma, Jiayi ; Tian, Xin

Optics and lasers in engineering, 2023-03, Vol.162, p.107397, Article 107397 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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6
Supervoxel Convolution for Online 3D Semantic Segmentation
Supervoxel Convolution for Online 3D Semantic Segmentation
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Supervoxel Convolution for Online 3D Semantic Segmentation

Huang, Shi-Sheng ; Ma, Ze-Yu ; Mu, Tai-Jiang ; Fu, Hongbo ; Hu, Shi-Min

ACM transactions on graphics, 2021-06, Vol.40 (3), p.1-15, Article 34 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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7
Depth Map Super-Resolution Considering View Synthesis Quality
Depth Map Super-Resolution Considering View Synthesis Quality
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Depth Map Super-Resolution Considering View Synthesis Quality

Lei, Jianjun ; Li, Lele ; Yue, Huanjing ; Wu, Feng ; Ling, Nam ; Hou, Chunping

IEEE transactions on image processing, 2017-04, Vol.26 (4), p.1732-1745 [Periódico revisado por pares]

United States: IEEE

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8
SurfelMeshing: Online Surfel-Based Mesh Reconstruction
SurfelMeshing: Online Surfel-Based Mesh Reconstruction
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

SurfelMeshing: Online Surfel-Based Mesh Reconstruction

Schops, Thomas ; Sattler, Torsten ; Pollefeys, Marc

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2020-10, Vol.42 (10), p.2494-2507 [Periódico revisado por pares]

United States: IEEE

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9
Probabilistic RGB-D odometry based on points, lines and planes under depth uncertainty
Probabilistic RGB-D odometry based on points, lines and planes under depth uncertainty
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Probabilistic RGB-D odometry based on points, lines and planes under depth uncertainty

Proença, Pedro F. ; Gao, Yang

Robotics and autonomous systems, 2018-06, Vol.104, p.25-39 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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10
Predicting the Quality of View Synthesis With Color-Depth Image Fusion
Predicting the Quality of View Synthesis With Color-Depth Image Fusion
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Predicting the Quality of View Synthesis With Color-Depth Image Fusion

Li, Leida ; Huang, Yipo ; Wu, Jinjian ; Gu, Ke ; Fang, Yuming

IEEE transactions on circuits and systems for video technology, 2021-07, Vol.31 (7), p.2509-2521 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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