【摘 要】
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深度估计是经典的计算机视觉任务之一,它可以为对象和环境提供丰富的表示信息。近年来,端到端深度估计方法的性能已得到显著改善。但是,卷积和池化操作的堆叠导致局部空间细节信息丢失,这些信息对基于监督学习的单目深度估计非常重要。为了克服这个问题,本文首先提出一种具有跳跃连接的编码器-解码器框架。基于自注意力机制,将通道空间注意力模块作为过渡层,捕获深度和空间位置关系,提高通道和空间的特征表示能力。然后提出
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深度估计是经典的计算机视觉任务之一,它可以为对象和环境提供丰富的表示信息。近年来,端到端深度估计方法的性能已得到显著改善。但是,卷积和池化操作的堆叠导致局部空间细节信息丢失,这些信息对基于监督学习的单目深度估计非常重要。为了克服这个问题,本文首先提出一种具有跳跃连接的编码器-解码器框架。基于自注意力机制,将通道空间注意力模块作为过渡层,捕获深度和空间位置关系,提高通道和空间的特征表示能力。然后提出密集解码模块,以在解码过程中充分利用不同尺度范围的注意力特征。它在获得多尺度信息的同时,实现更庞大和更密集的感受野。最后,引入一种新颖的距离感知损失函数,以预测不同距离物体更细致的边缘和局部细节。在自监督学习单目图像深度估计算法中,深度不连续性和运动对象的伪像仍然是具有挑战性的问题。现有的自监督方法通常利用两张视图训练深度估计网络,并使用一张视图进行预测。与静态视图相比,视频帧之间的丰富动态特性有利于细化深度估计,尤其是对于动态对象。在这项工作中,使用单目和立体声视频的连续帧训练和测试算法,并改进深度估计的自监督学习框架。主要思想是利用隐式深度线索提取器提取动态和静态线索以生成有用的深度特征建议。这些线索可以预测可区分的运动轮廓和几何场景结构。此外,提出一种新颖的高维注意力模块提取清晰的全局相机变换,从而有效地抑制高维空间中局部描述符的不确定性,使得学习框架实现更可靠的优化。实验表明,所提出的监督/自监督框架在NYU v2,KITTI和Make3D数据集上优于最新技术。
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