| 基于DSPP的单目图像深度估计 |
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| 引用本文： | 张竞澜,魏敏,文武.基于DSPP的单目图像深度估计[J].计算机应用研究,2022,39(12). |
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| 作者姓名： | 张竞澜 魏敏 文武 |
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| 作者单位： | 成都信息工程大学计算机学院,成都信息工程大学计算机学院,成都信息工程大学计算机学院 |
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| 基金项目： | 四川省科技厅重点研发项目(2020YFG0442) |
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| 摘 要： | 空洞空间金字塔池化（ASPP）在深度学习各种任务中均有应用，传统ASPP模块只考虑了提升卷积感受视野，但ASPP中的每次空洞卷积选取的像素点分散，会丢失大量像素点间的信息，而深度估计属于密集预测任务。针对ASPP模块这一弊端提出了一种动态密集的DSPP模块。该模块用一种动态卷积代替空洞卷积，结合ASPP的思想，采用不同大小的卷积尺寸，并结合通道注意力充分利用每一层的特征，解决了ASPP丢失信息的问题，与ASPP相比在大大减小模块参数量的前提下，提升了整体模型的准确率。在NYU Depth v2数据集上与主流算法相比深度图在均方根误差（RMSE）上降低了12.5%，到0.407，并且准确率（δ<1.25）提高了3.4%，达到0.875，验证了算法的有效性。
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| 关 键 词： | 单目深度估计 卷积神经网络 深度学习 |
| 收稿时间： | 2022/5/3 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/11/17 0:00:00 |
Monocular depth estimation based on DSPP |
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| zhangjinglan,WeiMin and wenwu.Monocular depth estimation based on DSPP[J].Application Research of Computers,2022,39(12). |
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| Authors: | zhangjinglan WeiMin and wenwu |
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| Affiliation: | Chengdu University of Information Technology,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | monocular depth estimation CNN deep learning |
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