10.3969/j.issn.2095-2163.2020.06.009
基于稠密连接网络的单目深度估计
单目深度估计作为计算机视觉的基本问题,得到人们的广泛关注.目前的方法多集中在深度卷积神经网络的图像级信息上,训练时收敛速度较慢,精度下降,特别是在图像中拥有不同大小的多目标情况下.为此,本文基于一个编解码框架提出了一个新的卷积神经网络模型结构DCDN(Deep Convolution DenseASPP Network),并将其应用到深度估计中.不同尺度的物体特征需要不同的卷积核去获取,对于多目标的图像,用不同的卷积核去获取他们的特性.本文采用稠密链接的空洞卷积组,利用不同扩张率的空洞卷积去强化多尺度目标的特性学习.实验结果表明,该方法在NYU-Depth-v2数据集上达到了0.823的准确率(阈值<1.25),优于最先进的方法.
深度估计、卷积神经网络、空洞卷积、多尺度
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TP391(计算技术、计算机技术)
2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
42-47,50
