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一种利用多任务互补提高深度估计准确性的方法

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本发明公开了一种利用多任务互补提高深度估计准确性的方法。本发明方法使用SFM系统得到的稀疏的深度图像作为辅助输入，与RGB图像一同输入到卷积神经网络，作为辅助线索提高深度估计的准确性。将稀疏的深度图像和RGB图像当作有噪声的数据，通过去噪编码器对输入数据进行编码，提取其中的特征，将提取的四组特征串联后进行共享，解决了单独的RGB图像以基于卷积神经网络的方法进行深度估计时没有可靠且鲁棒的线索的问题；将编码后的特征通过解码器重建为精确的深度图，得到了更加精确的深度估计结果。

著录项

公开/公告号CN111612832A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-01

原文格式PDF
申请/专利权人杭州电子科技大学;
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申请/专利号CN202010355040.3
发明设计人颜成钢;张杰华;楼杰栋;孙垚棋;张继勇;张勇东;
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申请日2020-04-29
分类号G06T7/593(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人朱月芬
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
入库时间 2023-06-19 08:08:08

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2023-04-18

授权

发明专利权授予

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