[发明专利]融合多尺度特征的无监督单目深度估计方法在审
| 申请号： | 202211514742.7 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN115760944A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 于翠红;韩成;张超;白志松 | 申请（专利权）人： | 长春理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06N3/084;G06N3/088;G06T3/40;G06N3/048;G06N3/0464;G06V10/40;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京和鼎泰知识产权代理有限公司 11695 | 代理人： | 王琦 |
| 地址： | 130000 *** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种融合多尺度特征的无监督单目深度估计方法，利用编码器结构提取二维平面图像的不同尺度特征信息，通过融合多尺度特征建立不同层级信息之间的交叉关联关系，解码器结构借助于多尺度特征的上下文信息即可预测出单目深度估计信息。本发明旨在改善无监督单目深度估计信息存在的虚假纹理、边缘模糊、深度串扰、细节丢失等精度问题，为了增强无监督单目深度估计方法的图像特征信息提取能力，使用空洞卷积扩大卷积核对二维平面图像的特征感受野，通过融合上下文信息使不同尺度空间的特征信息之间建立起紧密联系，有效地提升深度神经网络对特征信息的提取能力和理解能力。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 尺度 特征 监督 深度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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