[发明专利]一种基于卷积神经网络的室内单目场景深度估计的方法有效
| 申请号： | 201911073281.2 | 申请日： | 2019-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN110992414B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 梁煜;张金铭;张为 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的室内场景深度估计的方法，包括下列步骤：第一步，构建带有标注和标签的图片数据库；第二步，训练一个深度卷积神经网络：利用所得的数据集，利用全卷积通道注意力网络(Full Convolutional Squeeze‑and‑Excitation Net)和全卷积残差网络的基本原理，设计一种网络结构，采用编码器解码器架构，将改进的注意力模块放入编码器中，将改进的上采样模块放入解码器中，从而得到最佳的精度；第三步，使用L1损失函数对网络模型进行优化；第四步，图像深度估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 室内 场景 深度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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