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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明提供一种基于监督学习的单目图像深度估计方法，属于三维信息成像领域，所述单目图像深度估计方法中包含共享参数网络模型、语义分割模型以及训练步骤，共享参数网络模型利用语义分割信息指导深度估计学习额外信息，降低所估计的深度图像精度对于网络深度的依赖，缓解所需的硬件负担；语义分割模型通过多尺度特征融合模块充分利用编码过程中的高级语义特征对图像区域进行类别识别，利用低级视觉特征生成清晰的边界，从而实现大景深场景、不同物体间界限和局部细节的完整表现；对于深度估计网络的训练步骤，利用混合的不同源深度数据集进行训练，增加数据的互补性，以解决现有的数据量缺乏和混合数据间不兼容的问题，实现模型的可泛化目标。
主权项：1.一种基于监督学习的单目图像深度估计方法，其特征在于，该方法包括：共享参数网络模型：利用三维场景单目图像及其语义分割信息，搭建了一个联合语义分割信息和深度估计信息的共享参数模型；语义分割模型：采用多尺度特征融合模块，将神经网络在不同层上包含的特征信息进行融合，利用局部特征信息与全局特征信息生成特征映射，最后通过语义分割信息辅助指导深度估计信息的获取；训练步骤：使用可泛化数据集对深度估计网络进行训练，这样在后续应用阶段能够实现对人物图像、动物图像、景物图像和建筑物图像进行深度估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于监督学习的单目图像深度估计方法
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