[发明专利]基于多任务网络的单目深度估计与表面法向量估计方法有效
| 申请号： | 202010303011.2 | 申请日： | 2020-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN111539922B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 洪思宇;郭裕兰;符智恒;黄小红 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/50 |
| 代理公司： | 深圳科湾知识产权代理事务所(普通合伙) 44585 | 代理人： | 钟斌 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多任务网络的单目深度估计与表面法向量估计方法，所述方法包括以下步骤：采用高分辨率网络作为骨干网络收集多尺度信息；通过高分辨率网络输出了不同分辨率的特征，并对特征分别进行独立上采样后获得与原分辨率相同的特征图；将获得的特征图串接得到一个多尺度表面特征，生成多尺度融合特征；将多尺度融合特征分为2个分支特征，并输入至互相关注意力机制交互模块，获得学习相关性的互相关矩阵；把输入到每个分支特征的1x1连续卷积层，再通过softmax操作得到两个互相关注意力图并利用注意力图上有利于交互的部分获得新的融合特征；重复步骤S5获得特定任务的特征信息后，最终得到单目深度估计和表面法向量估计结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 网络 深度 估计 表面 向量 方法 | ||
【主权项】：
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