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基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法
被引量：
3
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作者
余萍
胡旭欣
《电子测量技术》
北大核心
2022年第20期88-94,共7页
为了提升有监督学习的单目深度估计网络对于实际场景测距任务的准确性和适用性,提出了一种基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法。首先通过引入多元注意力模块和优化设计网络结构,构建了一种融合全局上下文和空间注意力机制的网络(...
为了提升有监督学习的单目深度估计网络对于实际场景测距任务的准确性和适用性,提出了一种基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法。首先通过引入多元注意力模块和优化设计网络结构,构建了一种融合全局上下文和空间注意力机制的网络(GSNet),然后制定校准参数以建立场景的预测距离与实际距离的比例关系,从而获得校准后的距离值。实验证明,融合网络GSNet和校准参数可以有效减小单目深度估计方法在实际测算距离的误差。相比于使用单目深度估计直接预测距离信息,本文方法测算距离的平均绝对误差小于0.15 m,平均相对误差小于10%,具有很好的可行性和准确性。
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关键词
单目深度估计
卷积神经网络
全局上下文模块
空间注意力机制
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职称材料
题名
基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法
被引量：
3
1
作者
余萍
胡旭欣
机构
华北电力大学
出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第20期88-94,共7页
文摘
为了提升有监督学习的单目深度估计网络对于实际场景测距任务的准确性和适用性,提出了一种基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法。首先通过引入多元注意力模块和优化设计网络结构,构建了一种融合全局上下文和空间注意力机制的网络(GSNet),然后制定校准参数以建立场景的预测距离与实际距离的比例关系,从而获得校准后的距离值。实验证明,融合网络GSNet和校准参数可以有效减小单目深度估计方法在实际测算距离的误差。相比于使用单目深度估计直接预测距离信息,本文方法测算距离的平均绝对误差小于0.15 m,平均相对误差小于10%,具有很好的可行性和准确性。
关键词
单目深度估计
卷积神经网络
全局上下文模块
空间注意力机制
Keywords
monocular depth estimation
convolutional neural network
global context block
spatial attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法
余萍
胡旭欣
《电子测量技术》
北大核心
2022
3
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