[发明专利]一种基于深度学习的稳定单目视频深度估计方法有效
| 申请号： | 202110695235.7 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113379821B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 肖春霞;罗飞;魏林 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/55 | 分类号： | G06T7/55;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 齐晨涵 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习稳定的单目视频深度估计方法，利用卷积神经网络强大的拟合能力，通过对大量二维RGB图片数据的学习，结合设计好的损失函数，最终学习出二维RGB图片对应的深度图。本方法完全利用单目视频序列对提出的模型进行训练，训练过程中不需要深度图或者相机位姿的GroundTruth进行监督，是一种完全无监督的方法。相比于现有的基于单目视频的深度估计，其特点是能保证在连续视频帧上估计出来的深度结果是稳定的，帧与帧之间的深度估计结果不会存在较大的不一致的现象。另外对于深度估计中的难点，运动物体的深度估计，也提出了解决的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 稳定 目视 估计 方法 | ||
【主权项】：
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