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基于全尺度特征融合的自监督单目深度估计
1
作者
王聪
陈莹
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期667-675,共9页
针对自监督单目深度估计生成的深度图边界模糊、伪影过多等问题,提出基于全尺度特征融合模块(FSFFM)和链式残差池化模块(CRPM)的深度网络编解码结构.在解码时,将编码器得到的高分辨率和相同分辨率特征与之前解码器得到的低分辨率特征以...
针对自监督单目深度估计生成的深度图边界模糊、伪影过多等问题,提出基于全尺度特征融合模块(FSFFM)和链式残差池化模块(CRPM)的深度网络编解码结构.在解码时,将编码器得到的高分辨率和相同分辨率特征与之前解码器得到的低分辨率特征以及上一级逆深度图进行融合,使网络学习到的特征既包含全局信息又包含局部信息.使用CRPM从融合特征中获取背景上下文信息,最终得到更精确的深度图.在KITTI数据集上进行了实验,与之前工作相比,该方法深度值绝对误差降低了7.8%,阈值为1.25的精确度提高了1.1%,其结果优于现有大多数自监督单目深度估计算法.
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关键词
深度估计
自监督
全尺度特征融合
模块
链式残差池化模块
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职称材料
题名
基于全尺度特征融合的自监督单目深度估计
1
作者
王聪
陈莹
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期667-675,共9页
基金
国家自然科学基金(62173160,61573168)。
文摘
针对自监督单目深度估计生成的深度图边界模糊、伪影过多等问题,提出基于全尺度特征融合模块(FSFFM)和链式残差池化模块(CRPM)的深度网络编解码结构.在解码时,将编码器得到的高分辨率和相同分辨率特征与之前解码器得到的低分辨率特征以及上一级逆深度图进行融合,使网络学习到的特征既包含全局信息又包含局部信息.使用CRPM从融合特征中获取背景上下文信息,最终得到更精确的深度图.在KITTI数据集上进行了实验,与之前工作相比,该方法深度值绝对误差降低了7.8%,阈值为1.25的精确度提高了1.1%,其结果优于现有大多数自监督单目深度估计算法.
关键词
深度估计
自监督
全尺度特征融合
模块
链式残差池化模块
Keywords
depth estimation
self-supervised
full scale feature fusion module
chain residual pooling module
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全尺度特征融合的自监督单目深度估计
王聪
陈莹
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
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