基于采样汇集网络的场景深度估计

来源 :自动化学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：wdqbupt

【摘要】

：

针对现有场景深度估计方法中,由于下采样操作引起的复杂物体边界定位不准确,而造成物体边界处的场景深度估计模糊的问题,受密集网络中特征汇集过程的启发,本文提出一种针对上/下采样过程的汇集网络模型.在下采样过程中使用尺度特征汇集策略,兼顾不同尺寸物体的估计;在上采样过程中,使用上采样反卷积恢复图像分辨率;同时,引入采样跨层汇集策略,提供下采样过程中保存的物体边界的有效定位信息.本文提出的采样汇集网络(S

【作者】

：

谢昭马海龙吴克伟高扬孙永宣

【机构】

：

合肥工业大学计算机与信息学院

【出处】

：

自动化学报

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

采样汇集网络场景深度估计尺度特征汇集上采样 Sampling aggregate network(SAN)scene depth estimationsc

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61503111,61273237)资助

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