[发明专利]一种基于深度学习的自监督单目深度估计方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的自监督单目深度估计方法，所述方法包括：分别提取原始的右视图Ir和合成的左视图的金字塔特征，将金字塔特征进行水平相关操作以获得多尺度的相关特征Fc，并获取完善后的多尺度相关特征Fm；将Fm送入双目线索预测模块中的视觉线索预测网络，生成辅助的视觉线索Dr，并从合成的左视图再重建出右视图利用重建的右视图和真实的右视图Ir之间的图像重建损失来优化双目线索预测模块；将双目线索预测模块生成的视觉线索Dr用于约束单目深度估计网络预测的视差图Dl，使用一致性损失增强二者之间的一致性；构建遮挡引导的约束来为遮挡区域像素和非遮挡区域像素的重建误差分配不同的权重。