圖像深度估計(jì)作為計(jì)算機(jī)理解場景三維幾何關(guān)系的重要環(huán)節(jié),是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。單目圖像深度估計(jì)實(shí)際上是一個(gè)病態(tài)問題,因此過去研究人員對其關(guān)注度較低。但隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,單目圖像深度估計(jì)也逐漸成為熱點(diǎn)研究問題。本文以現(xiàn)有研究為基礎(chǔ),提出了一種基于深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)的單目圖像深度估計(jì)方法,在網(wǎng)絡(luò)模型、模型訓(xùn)練方法和損失函數(shù)三個(gè)方面對以往方法進(jìn)行改進(jìn),有效地提高了單目圖像深度估計(jì)的精度。首先,本文根據(jù)圖像深度估計(jì)是一種密集型預(yù)測任務(wù)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種由編碼器、多尺度特征提取器和解碼器三部分構(gòu)成的DCNN模型。其中編碼器利用卷積和下采樣抽取圖像中的抽象特征;多尺度特征提取器通過不同膨脹率的空洞卷積來進(jìn)一步提取編碼器輸出特征圖的多尺度特征;解碼器使用反卷積對多尺度特征提取器的輸出進(jìn)行上采樣,使得最終輸出深度圖與輸入圖像具有相同的分辨率。與典型的編碼器-解碼器模型相比,本文使用多尺度特征提取器來代替部分下采樣和上采樣操作,因此能夠保留更多的細(xì)節(jié)信息,并減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量,從而提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度和算法效率。其次,本文考慮到室外場景深度圖獲取難度大的特點(diǎn),采用一種半監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法對上述...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.5常見的激活函數(shù)(2)Tanh激活函數(shù)

圖2.5常見的激活函數(shù)anh激活函數(shù)h函數(shù)也稱為雙曲正切函數(shù)，可以看作Sigmoid的一種變體，公式如Sigmod不同的是，Tanh函數(shù)將數(shù)據(jù)壓縮到-1~1的范圍，解決了S。因此使用Tanh函數(shù)作為激活函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練中收斂速度要比Tanh函數(shù)由于....

圖3.1捕獲多尺度上下文的體系結(jié)構(gòu)

對于圖像深度估計(jì)、語義分割這類密集型預(yù)測任務(wù)，在使用深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)面臨了兩個(gè)挑戰(zhàn)。第一個(gè)挑戰(zhàn)是連續(xù)的池化操作或步幅大于1的卷積操作會(huì)使特征的空間分辨率降低，雖然這能夠使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到越來越抽象的特征，但是這對于依賴于空間信息的密集型預(yù)測任務(wù)來說有很大的負(fù)面作用，因?yàn)榇罅康募?xì)節(jié)....

圖4.2雙目相機(jī)成像對比

圖4.2雙目相機(jī)成像對比雙目立體視覺實(shí)際上就是探索場景深度與左右視圖間的視差圖之間的幾何立體視覺原理就是利用三角測量法來測量距離。三角測量法是一個(gè)非常古老測距方法。在技術(shù)不發(fā)達(dá)的時(shí)代，由于設(shè)備和技術(shù)有限，人們便是利用這種量一些難以達(dá)到或者不可能達(dá)到的目標(biāo)點(diǎn)，如測量星體距離、....

圖4.4雙線性插值示意圖

圖4.4雙線性插值示意圖到的()1fR和()2fR，在Y方向上進(jìn)行線4-6）所示：()()()21122121yyyyfPfRfRyyyy和（4-5）可以得到：()()()()()....

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