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为了实现单幅图像的深度估计,提出基于多通道卷积神经网络的深度学习算法。基于ResNet框架提出一种新的网络框架及深度平衡欧几里得损失函数;对输入图像进行各种比例的裁剪,生成多通道卷积神经网络的输入对象;经过多通道卷积神经网络后,得到多个深度图候选对象,并将这些深度图候选对象映射合并为一个深度映射候选对象;通过傅里叶反变换生成最终估计深度图。实验结果表明,该算法在深度估计比较实验中取得了较好的结果。