申请/专利权人：中国石油大学(华东)

申请日：2022-06-01

公开（公告）日：2022-09-23

公开（公告）号：CN115100261A

主分类号：G06T7/50

分类号：G06T7/50;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2022.09.23#公开

摘要：本发明提出基于全局注意力的自监督单目深度估计算法，解决卷积只能计算局部像素相关性的问题，提高了网络对于边界处和遮挡处的深度预测精度，其包括以下步骤：1构建由卷积层和池化层所组成的编码器来提取不同分辨率图像特征，充分利用不同尺度的特征信息；2构建由卷积层、上采样层组成的解码器来利用接收到的编码器层特征，从而生成精密的深度图；3通过将编码器的不同分辨率信息通过基于全局空间注意力模块，从而构建编解码器之间的联系，以减少语义差距；4通过逐像素平滑度损失和图像重投影损失结合来优化模型。

主权项：1.一种基于全局注意力的自监督单目深度估计算法，其特征在于，包含如下步骤：1构建由卷积层和池化层所组成的编码器来提取不同分辨率图像特征，充分利用不同尺度的特征信息；2构建由卷积层、上采样层组成的解码器来利用接收到的编码器层特征，从而生成精密的深度图；3通过将编码器的不同分辨率信息通过基于全局空间注意力模块，从而构建编解码器之间的联系，以减少语义差距；4通过逐像素平滑度损失和图像重投影损失结合来优化模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于全局注意力的自监督单目深度估计算法

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