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發(fā)視頻采用自監(jiān)督CNN進(jìn)行單圖像深度估計的方法
2021-04-27 |
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資料介紹
為了提高利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測單圖像深度信息的精確度，提出了一種采用自監(jiān)督卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行單圖像深度估計的方法。首先，該方法通過在編解碼結(jié)構(gòu)中引入殘差結(jié)構(gòu)、密集連接結(jié)構(gòu)和跳躍連接等方式改進(jìn)了單圖像深度估計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，改善了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率和性能，加快了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度;其次，通過結(jié)合灰度相似性、視差平滑和左右視差匹配等損失度量設(shè)計了一種更有效的損失函數(shù)，有效地降低了圖像光照因素影響，遏制了圖像深度的不連續(xù)性，并能保證左右視差的一致性，從而提高深度估計的魯棒性;最后，采用立體圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無需標(biāo)深度監(jiān)督信息，實(shí)現(xiàn)了端到端的單幅圖像深度估計。在 Tensorflow框架下，用KIT和 Cityscapes數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與目前的主流方法相比，該方法在預(yù)測深度的精確度方面有較大提升，擁有更好的深度預(yù)測性能。
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