[发明专利]增广序数深度关系的单目深度估计方法在审
| 申请号： | 201810711056.6 | 申请日： | 2018-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN109035310A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 苏菲 | 申请（专利权）人： | 苏州中科启慧软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215500 江苏省苏州市常熟*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种增广序数深度关系的单目深度估计方法，包括以下具体步骤：步骤一：引入了一个新的相对深度立体系统RDIS数据集密集并标记相对深度；步骤二：在RDIS数据集密集上对RESNET模型进行预训练；步骤三：检索度量深度预测，建立任意正规化预测的相对深度图，使得平均值和标准偏差与训练集的度量地面真实深度相同。通过上述方式，本发明提供的增广序数深度关系的单目深度估计方法，地面真实相对深度是通过现有的立体算法和人工后处理获得的，使单图像深度估计的性能大大提高，提出的RDIS数据集密集基于相对深度的学习方案，可以实现2D到3D的转换。 | ||
| 搜索关键词： | 深度估计 深度关系 数据集 单目 序数 度量 后处理 立体算法 立体系统 深度预测 单图像 深度图 训练集 检索 正规化 引入 转换 预测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种增广序数深度关系的单目深度估计方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤一：引入了一个新的相对深度立体系统 RDIS数据集并标记相对深度；步骤二：在RDIS数据集上对RESNET模型进行预训练；步骤三：检索度量深度预测，建立任意正规化预测的相对深度图，使得平均值和标准偏差与训练集的度量地面真实深度相同。
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