【摘 要】
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由于MonoDepth2的提出，无监督单目测距在可见光领域取得了重大发展。然而在某些场景例如夜间以及一些低能见度的环境，可见光并不适用，而红外热成像可以在夜间和低能见度条件下获得清晰的目标图像，因此对于红外图像的深度估计显得尤为必要。但是由于可见光和红外图像的特性不同，直接将现有可见光单目深度估计算法迁移到红外图像是不合理的。针对该问题，将MonoDepth2算法进行改进之后提出了基于多尺度特征融
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由于MonoDepth2的提出，无监督单目测距在可见光领域取得了重大发展。然而在某些场景例如夜间以及一些低能见度的环境，可见光并不适用，而红外热成像可以在夜间和低能见度条件下获得清晰的目标图像，因此对于红外图像的深度估计显得尤为必要。但是由于可见光和红外图像的特性不同，直接将现有可见光单目深度估计算法迁移到红外图像是不合理的。针对该问题，将MonoDepth2算法进行改进之后提出了基于多尺度特征融合的红外单目测距算法。首先针对红外图像低纹理的特性设计了一项新的损失函数：边缘损失函数，旨在降低图像重投
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