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一种多层级特征融合就的深度卷积网络

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.10 MB | 2021-03-16

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　　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Resnetl01网络结构将图像转换为高维特征图，解码器使用上采样卷积模块从高维特征图中重建岀深度图像，并对编码器与解码器中的不同层级特征进行融合。基于NYU2数据集与 KITTI数据集的实验结果表明，相比其他先进网络，该网络不仅能预测出更加准确的深度信息，而且能保持预测深度图像的边缘信息。

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