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基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法
被引量：
4
1
作者
蒲正东
陈姝
+1 位作者
邹北骥
蒲保兴
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期118-127,共10页
使用深度学习方法进行单目深度估计时,由于使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题.为此,提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法.首先,通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示,以...
使用深度学习方法进行单目深度估计时,由于使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题.为此,提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法.首先,通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示,以充分地保留细节信息;其次,为了提高编码器的学习能力,在编码部分引入注意力模块,对图像特征进行筛选和提炼;最后,针对深度估计的多义性问题,利用非相邻帧图像之间的一致性,设计了一种有效的损失函数,并使用可靠性掩膜来消除动点和遮挡点的干扰.在TensorFlow框架下采用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,实验结果表明,与已有深度估计方法相比,该方法不仅能够保留预测深度的边缘信息,而且能够提高预测深度的准确性,可达到0.119的平均相对误差.
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关键词
单目深度估计
卷积神经网络
自监督
编码器
深度估计
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职称材料
题名
基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法
被引量：
4
1
作者
蒲正东
陈姝
邹北骥
蒲保兴
机构
湘潭
大学
数学与
计算
科学
学院
湘潭大学计算机学院.网络空间安全学院
中南
大学
计算机
学院
梧州
学院
大数据与软件工程
学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期118-127,共10页
基金
国家重点研发计划(2018AAA0102102)
湖南省自然科学基金(2017JJ2252)
广西自然科学基金(2020GXNSFAA238013)。
文摘
使用深度学习方法进行单目深度估计时,由于使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题.为此,提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法.首先,通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示,以充分地保留细节信息;其次,为了提高编码器的学习能力,在编码部分引入注意力模块,对图像特征进行筛选和提炼;最后,针对深度估计的多义性问题,利用非相邻帧图像之间的一致性,设计了一种有效的损失函数,并使用可靠性掩膜来消除动点和遮挡点的干扰.在TensorFlow框架下采用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,实验结果表明,与已有深度估计方法相比,该方法不仅能够保留预测深度的边缘信息,而且能够提高预测深度的准确性,可达到0.119的平均相对误差.
关键词
单目深度估计
卷积神经网络
自监督
编码器
深度估计
Keywords
monocular depth estimation
convolutional neural network
self-supervision
encoder
depth estimation
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法
蒲正东
陈姝
邹北骥
蒲保兴
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
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