申请/专利权人：深圳大学

申请日：2024-03-01

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808857A

主分类号：G06T7/50

分类号：G06T7/50;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0895;G06T3/04;G06T3/4038;G06T5/10;G06V10/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种自监督360°深度估计方法、装置、设备及介质，通过E2P变换将ERP图像转换成TP图像；将TP图像中失真最小的TP图像输入预设的骨干网络，在不同尺度提取TP特征块；根据频域空间域特征聚合模型提取TP特征块中的全局特征，并将其添加到原有的特征中，得到聚合了块内的非局部信息的聚合特征；将聚合特征分别输入TP域深度解码器和ERP域深度解码器中进行解码，得到TP域的深度图和对应置信图，ERP域的深度图，将TP域的深度图和ERP域的深度图融合得到融合图；采用球形视图合成从TP域的深度图、ERP域的深度图以及融合图分别生成新视点的视图，得到深度估计图。本申请方案能够提升深度估计的准确性。

主权项：1.一种自监督360°深度估计方法，其特征在于，所述方法包括：通过E2P变换将ERP图像转换成TP图像；将生成的TP图像中失真最小的Npatch个TP图像输入预设的骨干网络，在不同尺度提取Npatch个TP特征块；根据预设的频域空间域特征聚合模型提取Npatch个TP特征块中的全局特征，并将其添加到原有的特征中，得到聚合了块内的非局部信息的Npatch个聚合特征；将Npatch个聚合特征分别输入预设的TP域深度解码器和预设的ERP域深度解码器中进行解码，得到TP域的深度图和对应置信图，以及ERP域的深度图，将TP域的深度图和ERP域的深度图融合得到融合图；采用球形视图合成从TP域的深度图、ERP域的深度图以及融合图分别生成新视点的视图，得到深度估计图；其中，Npatch为正整数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳大学 一种自监督360°深度估计方法、装置、设备及介质

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