[发明专利]基于深度神经网络提供单目图像深度估计的系统和方法在审
| 申请号： | 202010268091.2 | 申请日： | 2020-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN111798502A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 任昊宇;M.艾尔卡米;李正元 | 申请（专利权）人： | 三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06T7/90;G06T7/194;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 邵亚丽 |
| 地址： | 韩国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 提供 图像 估计 系统 方法 | ||
1.一种用于确定图像的深度信息的方法，包括：
接收输入图像；
将所述输入图像归类到多个深度范围中的一深度范围；以及
通过应用针对所述输入图像被归类到的所述深度范围优化的网络确定所述输入图像的深度图。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于粗略深度估计执行将所述输入图像归类到所述多个深度范围中的一深度范围。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，通过应用深度估计确定输入图像的深度图还包括：利用由所述粗略深度估计生成的粗略深度图作为深度细化单目图像深度估计(SIDE)网络的输入。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，通过应用深度估计确定输入图像的深度图还包括利用所述粗略深度图和所述输入图像作为RGB深度(RGBD)增强SIDE网络的RGBD输入。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，通过计算所述输入图像的最大深度并将所述最大深度与深度范围阈值进行比较来执行所述粗略深度估计。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述输入图像归类到所述深度范围包括将所述输入图像归类到一预定义场景。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，基于多数投票执行将所述输入图像归类到一预定义场景。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，基于加权投票执行将所述输入图像归类到一预定义场景。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，通过应用所述网络确定输入图像的深度图还包括：
利用单目图像深度估计(SIDE)网络对所述输入图像进行编码；以及
利用所述SIDE网络，用深度回归解码分支对编码的图像进行解码。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，通过应用所述网络确定输入图像的深度图还包括：
利用单目图像深度估计(SIDE)网络对所述输入图像进行编码；以及
利用所述SIDE网络，用深度归类解码分支对编码的图像进行解码。
11.一种用于确定图像的深度信息的系统，包括：
存储器；和
处理器，被配置成：
接收输入图像；
将所述输入图像归类到多个深度范围中的一深度范围；以及
通过应用针对所述输入图像被归类到的所述深度范围优化的网络确定输入图像的深度图。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述处理器被配置成基于粗略深度估计将所述输入图像归类到所述多个深度范围中的一深度范围。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述处理器被配置成通过利用由粗略深度估计生成的粗略深度图作为深度细化单目图像深度估计(SIDE)网络的输入来确定输入图像的深度图。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述处理器还被配置成通过利用所述粗略深度图和所述输入图像作为RGB深度(RGBD)增强SIDE网络的RGBD输入来确定输入图像的深度图。
15.根据权利要求12所述的系统，其中，通过计算所述输入图像的最大深度并将所述最大深度与深度范围阈值进行比较来执行所述粗略深度估计。
16.根据权利要求11所述的系统，其中，所述处理器被配置成通过将所述输入图像归类到一预定义场景来将所述输入图像归类到所述深度范围。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，基于多数投票执行将所述输入图像归类到一预定义场景。
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