【摘 要】
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使用深度学习方法进行单目深度估计时， 由使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题. 为此， 提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法. 首先， 通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示， 以充分地保留细节信息; 其次， 为了提高编码器的学习能力， 在编码部分引入注意力模块， 对图像特征进行筛选和提炼; 最后， 针对深度估计的多义性问题， 利用非相邻帧图像之
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018AAA0102102）； 湖南省自然科学基金（2017JJ2252）； 广西自然科学基金（2020GXNSFAA238013）；
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使用深度学习方法进行单目深度估计时， 由使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题. 为此， 提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法. 首先， 通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示， 以充分地保留细节信息; 其次， 为了提高编码器的学习能力， 在编码部分引入注意力模块， 对图像特征进行筛选和提炼; 最后， 针对深度估计的多义性问题， 利用非相邻帧图像之间的一致性， 设计了一种有效的损失函数， 并使用可靠性掩膜来消除动点和遮挡点的干扰. 在TensorFlow框架下采用KITTI和Cityscapes数据集进行实验， 实验结果表明， 与已有深度估计方法相比， 该方法不仅能够保留预测深度的边缘信息， 而且能够提高预测深度的准确性， 可达到0.119的平均相对误差.
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