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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开一种基于知识蒸馏的水下自监督单目深度估计方法，属于深度估计技术领域，用于深度估计，包括搭建单目深度估计深度学习网络和相机姿态估计深度学习网络，训练两个教师深度学习网络，将教师单目深度估计深度学习网络和教师相机姿态估计深度学习网络的输出值，输入到运动物体预测模块和水下图像增强模块，获取运动物体掩膜和水下清晰图像；将教师单目深度估计深度学习网络的输入值和输出值，一起输入旋转与裁剪模块，制造出旋转视角下的成对样本，训练两个学生深度学习网络。本发明为水下场景提供更为准确的单目深度估计结果，面对不同视角下拍摄的图像具有更强的鲁棒性，能够根据物理模型提供增强后的水下图像。
主权项：1.一种基于知识蒸馏的水下自监督单目深度估计方法，其特征在于，包括：S1：从连续的水下视频帧序列中构建训练样本，一个训练样本包含水下图像目标帧和前一帧与后一帧的来源帧；S2：搭建单目深度估计深度学习网络和相机姿态估计深度学习网络，基于知识蒸馏将单目深度估计深度学习网络分解为教师单目深度估计深度学习网络和学生单目深度估计深度学习网络，基于知识蒸馏将相机姿态估计深度学习网络分解为教师相机姿态估计深度学习网络和学生相机姿态估计深度学习网络；S3：训练两个教师深度学习网络，将教师单目深度估计深度学习网络和教师相机姿态估计深度学习网络的输出值，输入到运动物体预测模块和水下图像增强模块，获取运动物体掩膜和水下清晰图像；将教师单目深度估计深度学习网络的输入值和输出值，一起输入旋转与裁剪模块，制造出旋转视角下的成对样本；S4：训练两个学生深度学习网络，将一幅视觉质量退化的水下图像作为单目深度估计深度学习网络和相机姿态估计深度学习网络的输入，经过运动物体预测模块和水下图像增强模块处理后，输出估计的深度图和一幅视觉质量得到改善的增强图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于知识蒸馏的水下自监督单目深度估计方法
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