[发明专利]基于注意力机制的无监督单目深度估计方法有效
申请号: | 202110676865.X | 申请日: | 2021-06-18 |
公开(公告)号: | CN114119698B | 公开(公告)日: | 2022-07-19 |
发明(设计)人: | 张小刚;凌传武;陈华;王炼红;王绍源 | 申请(专利权)人: | 湖南大学 |
主分类号: | G06T7/55 | 分类号: | G06T7/55;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 长沙新裕知识产权代理有限公司 43210 | 代理人: | 刘加 |
地址: | 410082 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | 基于注意力机制的无监督单目深度估计方法,包括以下步骤:步骤S1:将KITTI数据集调整至同一分辨率大小后,划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集;步骤S2:对训练数据集和验证数据集中的数据进行数据增广;步骤S3:构建单目深度估计神经网络;步骤S4:利用训练数据集训练单目深度估计神经网络得到相应的权重与偏置,即网络模型参数,将得到的网络模型参数代入验证数据集,保存使得验证数据集损失函数最小的网络模型参数;步骤S5:使用损失函数最小的网络模型参数,对测试数据集进行测试,得到测试数据集的预测值。本发明能有效提高单目深度估计的精度。 | ||
搜索关键词: | 基于 注意力 机制 监督 深度 估计 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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