引入生成对抗网络的室外场景单目深度估计

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：CZXchen10

【摘要】

：

生成对抗网络(GAN)算法在室外场景的深度估计任务中准确率较低,对于物体边界判断不准确。针对该问题,提出基于循环生成对抗网络(CycleGAN)的单目深度估计算法,将单幅图像映射到深度图像的过程拆分为两个子阶段。第一阶段中,网络学习图像的基本空间特征,得到粗糙尺度下的深度图像;第二阶段在前者的基础上,通过细节上的差异对比,优化深度图像,得到精细尺度下的深度图像。为了进一步提高深度估计的精度,在损失

【作者】

：

邹承明胡佑璞

【机构】

：

武汉理工大学计算机科学与技术学院,交通物联网技术湖北省重点实验室,鹏城实验室

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2021年06期

【关键词】

：

深度估计生成对抗网络图像转换半监督学习深度学习 depth estimation Generative Adversarial Network(GAN)

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2018YFC0704300)

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