单目图像

作品数：82被引量：252H指数：8
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基于密集卷积网络的单目图像深度估计方法被引量：3
《计算机工程》2021年第11期262-267,291,共7页王亚群 戴华林 王丽 李国燕 
天津市自然科学基金(17JCQNJC00500)。
为解决目前单目图像深度估计方法存在的精度低、网络结构复杂等问题,提出一种密集卷积网络结构,该网络采用端到端的编码器和解码器结构。编码器引入密集卷积网络DenseNet,将前面每一层的输出作为本层的输入,在加强特征重用和前向传播的...
关键词：密集卷积网络 单目图像 编码器 解码器 深度估计 
基于场景模态深度理解网络的单目图像深度理解被引量：1
《计算机工程》2021年第2期268-278,共11页陈扬 李大威 
国家自然科学基金(61603089);上海市自然科学基金(20ZR1400800)。
基于深度卷积神经网络的图像处理方法得到的单目深度图像质量远高于传统图像处理方法,但该方法对无用特征的训练易产生误差积累,且基于回归求解的连续深度距离预测精度较低,导致图像深度信息提取不精确、目标边缘模糊与图像细节缺失。...
关键词：单目深度理解 场景模态标签 有序回归 误差修正 极大似然译码 
多层级特征融合结构的单目图像深度估计网络被引量：7
《计算机工程》2020年第12期207-214,共8页贾瑞明 李阳 李彤 崔家礼 王一丁 
国家自然科学基金面上项目(61673021);北方工业大学学生科技活动项目(110051360019XN140)。
采用卷积神经网络对单目图像的深度进行估计时,存在深度信息不精确、边缘模糊以及细节缺失等问题。为此,提出一种多层级特征融合结构的深度卷积网络。该网络采用端到端的编-解码器结构,编码器使用ResNet101网络结构将图像转换为高维特征...
关键词：单目图像 深度估计 编-解码器结构 多层级融合 亚像素卷积 
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