awesome-state-of-depth-completion

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AI 解读由 AI 自动生成，仅供参考

awesome-state-of-depth-completion 是一个专注于“稀疏到稠密深度补全”技术的开源资源库，旨在系统梳理当前监督与无监督领域的前沿进展。在自动驾驶、机器人导航及增强现实等场景中，传感器（如激光雷达）获取的深度数据往往是稀疏且不完整的，而该工具正是为了解决如何结合 RGB 图像将这些稀疏点云高效转化为高精度稠密深度图这一核心难题。

它特别适合计算机视觉领域的研究人员、算法工程师及相关专业的学生使用。通过整合 VOID 和 KITTI 两大权威基准测试的最新成果，它不仅提供了清晰的技术演进脉络，还详细列出了包括 MAE、RMSE 在内的多项关键性能指标对比，帮助用户快速定位最优方案。此外，资源库收录了众多顶级会议论文及其对应的开源代码链接（涵盖 PyTorch 和 TensorFlow 框架），极大地降低了复现经典算法（如 KBNet、ScaffNet 及最新的 AugUndo）的门槛。无论是希望深入理解深度估计原理，还是寻求在实际项目中落地高效补全算法，这里都是极具价值的参考起点。

使用场景

某自动驾驶初创团队的感知算法工程师正在优化城市低速配送车的深度感知模块，急需从稀疏的激光雷达点云和单目摄像头数据中重建高精度的稠密深度图。

没有 awesome-state-of-depth-completion 时

选型迷茫：面对 GitHub 上数百个深度补全项目，难以区分哪些是仅支持监督学习，哪些适合无标签数据的自监督训练，浪费大量时间阅读无关代码。
基准混乱：缺乏统一的 VOID 或 KITTI 数据集性能对比，无法判断新发表的论文（如 ECCV 2024 的 AugUndo）是否真的比旧模型在 MAE 或 iRMSE 指标上有实质提升。
复现困难：找不到官方认可的代码实现链接，常下载到过时的非官方复现版本，导致模型在实车部署时出现严重的深度漂移。
指标片面：以往只关注 RMSE 单一指标，忽略了逆深度误差（iRMSE）等对近距离障碍物检测更关键的评价维度，导致算法在复杂场景下鲁棒性不足。

使用 awesome-state-of-depth-completion 后

精准定位：通过清晰的分类目录，工程师迅速锁定了适合当前无标签数据场景的“无监督 VOID 基准”榜单，直接聚焦于 AugUndo 等 SOTA 模型。
数据驱动决策：借助涵盖 MAE、RMSE、iMAE、iRMSE 四维度的详细对比表，团队量化评估出最新模型在近距离精度上提升了 15%，果断决定切换技术路线。
高效落地：利用列表中提供的官方 PyTorch/TensorFlow 代码链接，三天内即可完成环境搭建与模型微调，大幅缩短研发周期。
全面评估：依据多指标排名优化损失函数权重，显著改善了车辆在狭窄巷道中对近处行人与障碍物的深度估计准确性。

awesome-state-of-depth-completion 将分散的学术成果转化为可执行的工程指南，帮助开发者在纷繁的算法中快速找到最优解，让深度感知系统的迭代从“盲目试错”转向“精准打击”。

运行环境要求

GPU

未说明

内存

未说明

依赖

notes该仓库是一个深度补全（Depth Completion）方法的综述列表，汇集了不同论文的代码链接（主要基于 PyTorch 和 TensorFlow），本身不包含可直接运行的统一代码库。具体的运行环境需求（如操作系统、GPU 型号、显存、Python 版本及依赖库）需参考列表中各个具体项目（如 AugUndo, CostDCNet, CompletionFormer 等）的独立仓库说明。

python未说明

awesome-state-of-depth-completion hero image

快速开始

令人惊叹的深度补全

关于稀疏到稠密的深度补全
当前深度补全技术现状

关于稀疏到稠密的深度补全

在稀疏到稠密的深度补全问题中，目标是根据一张RGB图像及其对应的稀疏重建（以稀疏深度图的形式呈现），推断出三维场景的稠密深度图。这些稀疏重建数据可以通过诸如SfM（运动恢复结构）之类的计算方法，或通过激光雷达、结构光传感器等主动式传感器获取。

示例1：VOID数据集（室内视觉惯性里程计）

输入RGB图像	稀疏点云	来自KBNet的输出点云

示例2：KITTI数据集（室外激光雷达）

输入RGB图像	来自ScaffNet的输出点云

当前深度补全方法现状

在此，我们汇总了近期会议和期刊上发表的无监督/自监督（单目和立体视觉）以及监督方法，这些方法均基于VOID（Wong等人，2020年）和KITTI（Uhrig等人，2017年）深度补全基准测试。我们的排名综合考虑了所有四项指标，而不仅仅是RMSE。

快速链接

无监督VOID基准测试
监督VOID基准测试
无监督KITTI基准测试
监督KITTI基准测试

无监督VOID深度补全基准测试

论文	发表刊物	代码	MAE	RMSE	iMAE	iRMSE
AugUndo：扩展用于单目深度补全与估计的数据增强	ECCV 2024	PyTorch	33.32	85.67	16.61	41.24
监督蒸馏用于正向一致性的深度补全	ECCV 2022	PyTorch	36.42	87.78	19.18	43.83
DesNet：分解尺度一致性网络用于无监督深度补全	AAAI 2023	无	37.41	93.31	19.17	45.57
带校准反投影层的无监督深度补全	ICCV 2021	PyTorch	39.80	95.86	21.16	49.72
从合成数据中学习拓扑结构用于无监督深度补全	RA-L & ICRA 2021	TensorFlow/PyTorch	60.68	122.01	35.24	67.34
基于视觉惯性里程计的无监督深度补全	RA-L & ICRA 2020	TensorFlow/PyTorch	85.05	169.79	48.92	104.02
Struct-MDC：利用视觉SLAM中的结构规律进行网格优化的无监督深度补全	RA-L & IROS 2022	PyTorch	111.33	216.50	--	--
单张图像和稀疏范围下的稠密深度后验（ddp）	CVPR 2019	TensorFlow	151.86	222.36	74.59	112.36
自监督稀疏到稠密：基于LiDAR和单目相机的自监督深度补全	ICRA 2019	PyTorch	178.85	243.84	80.12	107.69

监督VOID深度补全基准测试

论文	发表刊物	代码	MAE	RMSE	iMAE	iRMSE
CostDCNet：基于代价体积的单幅RGB-D图像深度补全	ECCV 2022	PyTorch	25.84	76.28	12.19	32.13
非局部空间传播网络用于深度补全	ECCV 2020	PyTorch	26.74	79.12	12.70	33.88
监督蒸馏用于正向一致性的深度补全	ECCV 2022	PyTorch	29.67	79.78	14.84	37.88
PENet：迈向精确高效的图像引导深度补全（PENet）	ICRA 2021	PyTorch	34.61	82.01	18.89	40.36
多尺度引导级联沙漏网络用于深度补全	WACV 2020	PyTorch	43.57	109.94	23.44	52.09
PENet：迈向精确高效的图像引导深度补全（ENet）	ICRA 2021	PyTorch	46.90	94.35	26.78	52.58
使用单张图像和稀疏LiDAR点云实现扫描线分辨率不变的深度补全	RA-L & IROS 2021	无	59.40	181.42	19.37	46.56

无监督 KITTI 深度补全基准测试

论文	发表期刊	代码	MAE	RMSE	iMAE	iRMSE
基于监控蒸馏的正相关深度补全	ECCV 2022	PyTorch	218.60	785.06	0.92	2.11
带校准反投影层的无监督深度补全	ICCV 2021	PyTorch	256.76	1069.47	1.02	2.95
投影适应：基于噪声和稀疏传感器数据的深度补全领域自适应	ACCV 2020	PyTorch	280.42	1095.26	1.19	3.53
从合成数据中学习拓扑结构以进行无监督深度补全	RA-L & ICRA 2021	TensorFlow	280.76	1121.93	1.15	3.30
基于视觉惯性里程计的无监督深度补全	RA-L & ICRA 2020	TensorFlow	299.41	1169.97	1.20	3.56
用于 LiDAR 深度补全的表面几何模型	RA-L & ICRA 2021	TensorFlow	298.30	1239.84	1.21	3.76
为经典图像处理辩护：在 CPU 上实现快速深度补全	CRV 2018	Python	302.60	1288.46	1.29	3.78
由单张图像和稀疏距离信息推导出的密集深度后验 (ddp)	CVPR 2019	TensorFlow	343.46	1263.19	1.32	3.58
自监督稀疏转稠密：基于 LiDAR 和单目相机的自监督深度补全	ICRA 2019	PyTorch	350.32	1299.85	1.57	4.07
DFuseNet：RGB 与稀疏深度信息的深度融合，用于图像引导的密集深度补全	ITSC 2019	PyTorch	429.93	1206.66	1.79	3.62
语义引导的深度上采样	GCPR 2016	无	605.47	2312.57	2.05	7.38

有监督 KITTI 深度补全基准

论文	发表期刊	代码	MAE	RMSE	iMAE	iRMSE
CompletionFormer：结合卷积和视觉Transformer的深度补全（L1）	CVPR 2023	PyTorch	183.88	764.87	0.80	1.89
通过深度特征上采样提升深度补全性能	CVPR 2024	PyTorch	187.95	686.46	0.81	1.83
用于几何感知深度补全的三视角分解	CVPR 2024	PyTorch	188.60	693.97	0.81	1.82
BEVDC：鸟瞰图辅助训练的深度补全	CVPR 2023	无	189.44	697.44	0.82	1.83
LRRU：长短程递归更新网络用于深度补全（L1+L2）	ICCV 2023	PyTorch	189.96	696.51	0.81	1.87
用于深度补全的动态空间传播网络	AAAI 2022	PyTorch	192.71	709.12	0.82	1.88
OGNI-DC：基于优化引导的神经迭代的鲁棒深度补全	ECCV 2024	PyTorch	193.20	708.38	0.83	1.86
基于不确定性驱动损失函数的鲁棒深度补全	AAAI 2022	无	190.88	795.61	0.83	1.98
用于深度补全的双边传播网络	CVPR 2024	PyTorch	194.69	684.90	0.84	1.82
LRRU：长短程递归更新网络用于深度补全（L2）	ICCV 2023	PyTorch	198.31	695.67	0.86	2.18
用于深度补全的非局部空间传播网络	ECCV 2020	PyTorch	199.59	741.68	0.84	1.99
RigNet：重复图像引导的深度补全网络	ECCV 2022	无	203.25	712.66	0.90	2.08
CompletionFormer：结合卷积和视觉Transformer的深度补全（L1+L2）	CVPR 2023	PyTorch	203.45	708.87	0.88	2.01
从单张图像和稀疏范围数据中推断出的密集深度后验（ddp）	CVPR 2019	TensorFlow	203.96	832.94	0.85	2.10
SemAttNet：迈向基于注意力的语义感知引导深度补全	IEEE Access 2022	PyTorch	205.49	709.41	0.90	2.03
自适应上下文感知多模态深度补全网络	TIP 2021	PyTorch	206.80	732.99	0.90	2.08
MFF-Net：迈向高效的单目深度补全——基于多模态特征融合	RAL 2023	无	208.11	719.85	0.94	2.21
CSPN++：学习上下文与资源感知的卷积空间传播网络用于深度补全	AAAI 2020	无	209.28	743.69	0.90	2.07
PENet：迈向精确高效的人工智能图像引导深度补全	ICRA 2021	PyTorch	210.55	730.08	0.94	2.17
DenseLiDAR：实时伪密集深度引导的深度补全网络	ICRA 2021	无	214.13	755.41	0.96	2.25
MDANet：多模态深度聚合网络用于深度补全	ICRA 2021	PyTorch	214.99	738.23	0.99	2.12
基于RGB图像引导和不确定性的稀疏噪声LiDAR点云补全	MVA 2019	PyTorch	215.02	772.87	0.93	2.19
用于深度补全的级联密集连接融合网络	BMVC 2022	无	216.05	738.26	0.99	2.18
FCFR-Net：基于特征融合的粗到细残差学习用于深度补全	AAAI 2021	无	217.15	735.81	0.98	2.20
监控蒸馏用于正向一致性的深度补全	ECCV 2022	PyTorch	218.60	785.06	0.92	2.11
学习引导的卷积网络用于深度补全	TIP 2020	PyTorch	218.83	736.24	0.99	2.25
多尺度引导的级联沙漏网络用于深度补全	WACV 2020	PyTorch	220.41	762.19	0.98	2.30
用于深度补全的2D-3D联合表示学习	ICCV 2019	无	221.19	752.88	1.14	2.34
DeepLiDAR：基于深层表面法线引导的户外场景深度预测，使用稀疏LiDAR数据和单色图像	CVPR 2019	PyTorch	226.50	758.38	1.15	2.56
通过CNN进行置信度传播以指导稀疏深度回归	PAMI 2019	PyTorch	233.26	829.98	1.03	2.60
使用单张图像和稀疏LiDAR点云实现扫描线分辨率不变的深度补全	RA-L & IROS 2021	无	233.34	809.09	1.06	2.57
CNN处理稀疏与密集数据：深度补全与语义分割	3DV 2019	无	234.81	917.64	0.95	2.17
基于深度-法线约束的稀疏LiDAR数据深度补全	ICCV 2019	无	235.17	777.05	1.13	2.42
自监督稀疏转稠密：基于LiDAR和单目相机的自监督深度补全	ICRA 2019	PyTorch	249.95	814.73	1.21	2.80
具有不确定性感知的CNN用于深度补全：从始至终的不确定性	CVPR 2020	PyTorch	251.77	960.05	1.05	3.37
用于深度补全的深度系数	CVPR 2019	无	252.21	988.38	1.13	2.87
基于亲和力学习的卷积空间传播网络进行深度估计	ECCV 2018	无	279.46	1019.64	1.15	2.93
用于深度补全的形态学算子学习	ACIVS 2019	无	310.49	1045.45	1.57	3.84
不受稀疏性影响的CNN	3DV 2017	TensorFlow	416.14	1419.75	1.29	3.25
基于深度卷积压缩感知的LiDAR深度补全	ACCV 2018	TensorFlow	439.48	1325.37	3.19	59.39

Awesome Depth Completion 快速上手指南

本指南旨在帮助开发者快速了解并复现 awesome-state-of-depth-completion 列表中收录的顶尖深度补全（Depth Completion）算法。该仓库是一个精选列表，汇集了基于 VOID 和 KITTI 基准测试的无监督与有监督 SOTA 方法。

由于本仓库本身是论文与代码的索引集合，而非单一可执行工具，以下指南以通用环境配置及典型模型（如 KBNet/PENet）的复现流程为例。

1. 环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求。大多数现代深度补全模型依赖 PyTorch 和 CUDA 加速。

系统要求

操作系统: Linux (推荐 Ubuntu 18.04/20.04/22.04) 或 macOS
GPU: NVIDIA GPU (显存建议 ≥ 8GB，训练大模型建议 ≥ 16GB)
CUDA: 版本需与 PyTorch 匹配 (通常建议 CUDA 11.3 或 11.8)

前置依赖

Python >= 3.8
Git
Conda (推荐用于环境管理)

2. 安装步骤

由于列表中每个项目都有独立的代码库，请以您选择的具体模型（例如 KBNet 或 PENet）为准。以下是通用的标准安装流程：

2.1 创建虚拟环境

conda create -n depth_completion python=3.9
conda activate depth_completion

2.2 安装 PyTorch (推荐使用国内镜像源)

使用清华大学开源软件镜像源加速安装，请根据您的 CUDA 版本选择对应命令：

# 示例：安装 CUDA 11.8 版本的 PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.3 克隆目标项目并安装依赖

假设您选择复现 KBNet (无监督 VOID 基准表现优异)，操作如下：

# 克隆代码库
git clone https://github.com/alexklwong/calibrated-backprojection-network.git
cd calibrated-backprojection-network

# 安装项目特定依赖 (通常包含 opencv, numpy, tensorboard 等)
# 注意：不同项目的 requirements.txt 名称可能略有不同
pip install -r requirements.txt

提示：如果 requirements.txt 安装缓慢，可临时指定清华源： pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.4 数据集准备

深度补全任务通常需要 RGB 图像 和 稀疏深度图。

VOID 数据集: 适用于室内场景 (VIO)。
KITTI 数据集: 适用于室外自动驾驶场景 (LiDAR)。

请下载相应数据集并按照项目 README 中的目录结构放置（通常为 data/void 或 data/kitti）。部分项目提供脚本自动下载或预处理数据。

3. 基本使用

以下以运行预训练模型进行**推理（Inference）**为例，展示如何从稀疏深度生成稠密深度图。具体命令参数请参考各子项目的官方文档。

3.1 下载预训练权重

大多数项目在 Release 页面或 Google Drive 提供预训练模型。将其放入项目指定的 weights/ 或 checkpoints/ 目录。

3.2 运行推理示例

进入项目根目录，执行推理脚本。以下命令格式为通用参考（以 KBNet 为例）：

python run_inference.py \
    --config configs/void_kbnet.yaml \
    --checkpoint weights/void_kbnet_best.pth \
    --input_dir data/void/test/images \
    --sparse_dir data/void/test/sparse_depth \
    --output_dir results/output

参数说明：

--config: 模型配置文件，定义网络架构。
--checkpoint: 预训练权重路径。
--input_dir: 输入 RGB 图像文件夹。
--sparse_dir: 对应的稀疏深度图文件夹。
--output_dir: 生成的稠密深度图保存路径。

3.3 结果验证

生成的输出通常为 .png 或 .npy 格式的深度图。您可以使用简单的 Python 脚本可视化结果：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取生成的深度图 (根据实际格式调整读取方式)
depth = np.load('results/output/000000.npy') 

# 归一化并可视化
plt.imshow(depth, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.title("Dense Depth Map")
plt.show()

进阶提示：若需重新训练模型，请使用 python train.py 并指定相应的数据集路径和超参数。不同模型的训练策略（如无监督的几何损失或有监督的 L1/L2 损失）差异较大，请务必查阅对应论文的官方代码库说明。

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