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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的单目室内图像深度估计方法及系统，系统包括图像下采样特征图像模块、上采样图像恢复模块和混合注意力模块；其中图像下采样特征图像模块通过卷积运算得到不同尺度的特征图像；上采样图像恢复模块和混合注意力模块通过转置卷积运算恢复到与输入图像尺寸相同的深度估计图像；混合注意力模块贯穿整个网络结构，为每一步运算提供更好的权重。通过上述编码器‑解码器端到端的网络结构，本发明能够训练出更好的室内单目深度估计网络。
主权项：1.一种基于注意力机制的单目室内图像深度估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取待处理图像，并对待处理图像进行预处理，得到预处理图像；步骤2，通过4个密集网络层和对应数量的混合注意力模块提取特征图像，其中每层之间通过过渡层连接；步骤3，将提取到的特征图像，通过一定数量的转置卷积层和对应数量的混合注意力模块上采样到原预处理图像尺寸大小，得到初步的深度预测图像；步骤4，将得到的深度预测图像与真实图像通过损失函数运算，反向传播到网络结构，不断迭代更新，使得网络性能最优。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于注意力机制的单目室内图像深度估计方法及系统
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