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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提出了一种具有细粒度恢复能力的单目深度估计系统及方法，该系统包括：图像预处理模块、视觉特征提取模块、自损失体构建模块、细粒度查询模块和深度估计模块。本发明通过使用带有残差连接的全卷积U‑Net来提取具有高频细节的即时视觉特征，使用Transformer获取即时视觉特征补丁的Embedding结果，将基于深度特征映射差值构建的损失体转换为逐像素概率映射，并对即时视觉特征做加权求和得到待估计特征，最后将通过细粒度查询获得的相对距离表示与待估计特征共同送入多层感知机构得到最终的深度估计结果，具有更好的泛化性及更少的真值依赖，且对场景细粒度特征具有更好的学习能力及恢复能力。
主权项：1.一种具有细粒度恢复能力的单目深度估计系统，其特征在于，所述系统，包括：图像预处理模块，所述图像预处理模块被配置为提取目标图像的特征图，并利用所述特征图对目标图像进行修复获得修复图像；视觉特征提取模块，所述视觉特征提取模块被配置为提取所述修复图像的图像特征，并将所述图像特征转换为即时特征；自损失体构建模块，所述自损失体构建模块被配置为将预设连续时间的修复图像构建为图像序列，利用所述图像序列中的帧图像定义有序平面组，并基于所述有序平面组将其他帧图像的深度特征映射扭曲到第一帧图像的视点，获得扭曲过程中所有帧图像产生的深度特征映射差值，并将所述深度特征映射差值作为自损失体；细粒度查询模块，所述细粒度查询模块被配置为将所述即时特征分割为若干个补丁，并对所述补丁的嵌入表示进行逐像素的相对距离查询，获得相对距离表示；深度估计模块，所述深度估计模块被配置为基于所述自损失体与所述相对距离表示，对修复图像进行深度估计，获得深度估计结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种具有细粒度恢复能力的单目深度估计系统及方法
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