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自动驾驶入门(十一)之深度估计
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2023-06-07
龙献益
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在自动驾驶感知算法中，有一个重要的分支是单目视觉检测，在检测目标是单目相机最困难的地方在于恢复目标物的深度信 息，无论使用小孔成像还是逆透视变换等方法都无法做到任意场景的鲁棒，并且在远距离也有较好的深度回复能力。 神经网络给我们提供了一种全新的解决思路，使用cnn直接回归出目标在相机坐标系下的深度信息，这种做法可在一定程度上 达到激光雷达的效果，令人兴奋！如果使用多个不同焦距的相机进行拼接，完全有可能实现纯视觉感知。 BTS网络是目前市面上相对优秀的单目深度估计网络，他的主要引入了局部平面假设来回复深度图的分辨率，一般市面上都会 使用encoder+decoder的结构去完成深度估计，但是在encoder过程中由于stride和pooling会使得feature的分辨率逐层减小，虽然可 以通过多尺度网络，反卷积网络，SPP模块来解决，但是这些解决办法在恢复分辨率的时的做法其实都比较狂野，效果一般。
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