【摘 要】
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针对当前单目图像深度估计方法中重复简单的上采样操作导致的深度图物体边缘模糊、图像质量较差的问题，提出了一种密集连接的单目图像深度估计方法．该方法采用端到端的编码器和解码器结构从单个RGB图像进行深度估计．编码器引入性能优良的卷积神经网络EfficientNet-B5，可以高效地提取图像全局上下文特征．解码器设计为密集连接的上采样特征金字塔结构，将全局上下文特征从低分辨率转移到高分辨率，以获得更高质
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61701351）；
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针对当前单目图像深度估计方法中重复简单的上采样操作导致的深度图物体边缘模糊、图像质量较差的问题，提出了一种密集连接的单目图像深度估计方法．该方法采用端到端的编码器和解码器结构从单个RGB图像进行深度估计．编码器引入性能优良的卷积神经网络EfficientNet-B5，可以高效地提取图像全局上下文特征．解码器设计为密集连接的上采样特征金字塔结构，将全局上下文特征从低分辨率转移到高分辨率，以获得更高质量的深度图．此外，通过设计一种全分辨率多尺度损失函数进一步提升了物体边缘的深度估计精度．在NYU Depth V2室内场景深度数据集和KITTI室外场景深度数据集上的训练和测试结果表明，本文方法可以产生更高精度和质量的深度估计，预测的深度图边缘清晰、轮廓分明．
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