في هذا البحث، ندرس شبكات العصبونات التلافيفية التي تعمل على المدخلات النادرة مع تطبيقها على زيادة دقة العمق من بيانات المسح الليزري النادرة. أولاً، نوضح أن الشبكات التلافيفية التقليدية تؤدي بشكل سيء عند تطبيقها على البيانات النادرة حتى عندما يتم تقديم موقع البيانات المفقودة إلى الشبكة. لحل هذه المشكلة، نقترح طبقة تلفيفية نادرة بسيطة ولكن فعالة والتي تعتبر صراحة موقع البيانات المفقودة أثناء عملية التلفيف. نبين فوائد البنية المعمارية المقترحة للشبكة في التجارب الاصطناعية والواقعية مقارنة بأنماط الأساس المختلفة. بالمقارنة مع الأنماط الأساسية الكثيفة، فإن الشبكة التلافيفية النادرة المقترحة تعمم بشكل جيد على مجموعات بيانات جديدة ومستقرة بالنسبة لدرجة الندرة في البيانات. لتقديرنا، اشتقتنا مجموعة بيانات جديدة من معيار KITTI (كيتي)، تتكون من 93 ألف صورة RGB مصحوبة ببيانات العمق. ستمكننا هذه المجموعة من البيانات من تدريب وتقييم تقنيات زيادة دقة العمق وتوقع العمق في بيئات حقيقية صعبة وسيتم توفيرها عند النشر.