融合全景分割的单目深度估计网络

任克宇; 仝明磊

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针对遮挡和杂乱光线导致的不同区域深度边缘模糊、边界伪影等问题,提出一种结合多任务轻量型卷积神经网络的单目深度图像估计方法。利用全景分割网络来辅助单幅图片的深度估计,选择MobileNetv2作为特征提取网络,解码器端融合以上两类任务进行相似性辅助决策。提出一种多任务融合模块,包括多尺度映射单元和多任务融合单元两部分,利用深度空洞卷积扩大不同感受野,融合多任务来优化深度图像的估计。此外编解码器结构之间添加跳跃连接实现不同层次的知识传递。在NYUdepth-v2数据集上的对比实验结果表明,该方法深度图估计结果更加清晰,并能有效去除深度图中的边界模糊,同时该网络在参数数量上相较大多数估计方法大幅度减少,准确率明显提升。

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来源
《计算机应用与软件》 |2023年第7期|215-221|共7页
作者
任克宇; 仝明磊;
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作者单位

上海电力大学电子与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
单目深度估计; 多任务学习; 物体遮挡; 边界模糊; 全景分割; 参数融合;

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