[发明专利]一种基于混合神经网络模型的单目图像深度估计方法在审
| 申请号： | 202310918311.5 | 申请日： | 2023-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN116934825A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 霍智勇;赵丽萍 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/77;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 卢霞 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，公开了一种基于混合神经网络模型的单目图像深度估计方法，包括：给定RGB图像和真实深度值，进行标准化操作，将RGB图像经过卷积模块，得到浅层的图像特征，然后将特征划分为块，进行不同区域的特征强化，得到带有重要程度判别的特征并将该特征依次经过Transformer模块，得到深层的特征，将浅层的图像特征与深层的特征组成图像特征序列，进行特征融合，得到完整的特征表示后利用深度信息输出块，获得的深度图，将深度图与真实深度值进行误差分析，得到最终的网络模型，完成深度估计。本发明建立了局部信息和远距离依赖关系，增强了对空间特征的捕获和对局部结构的表达，实现更准确的深度估计结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 神经网络 模型 图像 深度 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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