基于密集卷积网络的单目图像深度估计方法

为解决目前单目图像深度估计方法存在的精度低、网络结构复杂等问题,提出一种密集卷积网络结构,该网络采用端到端的编码器和解码器结构。编码器引入密集卷积网络DenseNet,将前面每一层的输出作为本层的输入,在加强特征重用和前向传播的同时减少参数量和网络计算量,从而避免梯度消失问题发生。解码器结构采用带有空洞卷积的上投影模块和双线性插值模块,以更好地表达由编码器所提取的图像特征,最终得到与输入图像相对应的估计深度图。在NYU Depth V2室内场景深度数据集上进行训练、验证和测试,结果表明,该密集卷积网络结构在δ<1.25时准确率达到0.851,均方根误差低至0.482。     

基于全卷积编解码网络的单目图像深度估计

针对传统方法在单目图像深度估计时精度低、速度慢等问题,提出一种全卷积编码-解码网络模型,该模型将稀疏的深度样本集和RGB图像作为输入,编码层由Resnet和一个卷积层组成,解码层由两个上采样层和一个双线性上采样层组成,上采样层采用上卷积模块和上投影模块交叉使用,有效降低了棋盘效应并保留了预测深度图像的边缘信息。同时,模型中使用了全卷积,使得参数减少,提升了预测速度。在NYU-Depth-v2数据集上验证了网络模型的有效性与优越性。实验结果表明,在仅使用RGB图像进行深度预测的情况下,与多尺度卷积神经网络相比,该模型在精度[δ<1.25]上提高约4%,均方根误差指标降低约11%;与仅使用RGB图像相比,添加100个空间随机深度样本,均方根误差降低约26%。     

基于DSPP的单目图像深度估计

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。     

深度神经网络图像描述综述

深度学习的迅速发展使得图像描述效果得到显著提升,针对基于深度神经网络的图像描述方法及其研究现状进行详细综述。图像描述算法结合计算机视觉和自然语言处理的知识,根据图像中检测到的内容自动生成自然语言描述,是场景理解的重要部分。图像描述任务中,一般采用由编码器和解码器组成的基本架构。改进编码器或解码器,应用生成对抗网络、强化学习、无监督学习以及图卷积神经网络等方法能有效提高图像描述算法的性能。对每类方法的代表模型算法的效果以及优缺点进行分析,并介绍适用的公开数据集,在此基础上进行对比实验。对图像描述面临的挑战以及未来工作的发展方向做出展望。     

双路融合的深度估计神经网络方法研究

从单目视觉中恢复深度信息是计算机视觉领域的经典问题,结合传统算法的深度学习方法是近年来的研究热点,但在神经网络的算法融合、参照物标定和应用场景上还有限制。提出了一种双路融合深度估计神经网络结构,分别基于深度与深度梯度的语义信息进行网络训练,对特征融合后再次训练得到最终的细节特征,并通过单次标定的方法解决真实参照物标定工作量大的问题。该网络结构能根据单张RGB图片推测出富有细节的深度信息,网络模型基于KITTI的深度图数据集训练,实验包括KITTI测试集和部分实际场景图集,结果表明该方法在深度信息细节的重建上优于对比深度估计方案,在大视场场景下的鲁棒性优良。     

基于多孔卷积神经网络的图像深度估计模型

针对在传统机器学习方法下单幅图像深度估计效果差、深度值获取不准确的问题，提出了一种基于多孔卷积神经网络（ACNN）的深度估计模型。首先，利用卷积神经网络（CNN）逐层提取原始图像的特征图；其次，利用多孔卷积结构，将原始图像中的空间信息与提取到的底层图像特征相互融合，得到初始深度图；最后，将初始深度图送入条件随机场（CRF），联合图像的像素空间位置、灰度及其梯度信息对所得深度图进行优化处理，得到最终深度图。在客观数据集上完成了模型可用性验证及误差估计，实验结果表明，该算法获得了更低的误差值和更高的准确率，均方根误差（RMSE）比基于机器学习的算法平均降低了30.86%，而准确率比基于深度学习的算法提高了14.5%，所提算法在误差数据和视觉效果方面都有较大提升，表明该模型能够在图像深度估计中获得更好的效果。     

基于深度学习的单目深度估计方法综述

深度估计是一种从单张或者多张图像预测场景深度信息的技术,是计算机视觉领域非常热门的研究方向,在三维重建、场景理解、环境感知等任务中起到了关键作用.当前深度估计技术可以分为多目深度估计和单目深度估计.因为单目摄像头具有成本低、设备较普及、图像获取方便等优点,与多目深度估计技术相比,从单目图像估计深度信息是当前更为热门和更具挑战的技术.近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的单目深度估计方法被广泛研究.本文对基于深度估计的单目深度估计方法进行综述,首先给出单目深度估计问题的定义、介绍常用于训练的数据集与模型评价指标,然后根据不同的训练方式对国内外相关技术进行分析总结,将现有方法分为基于监督学习、无监督学习和半监督学习三大类,对每种类型方法的产生思路、优缺点进行详细分析,最后梳理、总结该技术的发展趋势与关键技术.     

基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法

使用深度学习方法进行单目深度估计时,由于使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题.为此,提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法.首先,通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示,以充分地保留细节信息;其次,为了提高编码器的学习能力,在编码部分引入注意力模块,对图像特征进行筛选和提炼;最后,针对深度估计的多义性问题,利用非相邻帧图像之间的一致性,设计了一种有效的损失函数,并使用可靠性掩膜来消除动点和遮挡点的干扰.在TensorFlow框架下采用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,实验结果表明,与已有深度估计方法相比,该方法不仅能够保留预测深度的边缘信息,而且能够提高预测深度的准确性,可达到0.119的平均相对误差.     

自适应多尺度特征融合的单目图像深度估计

在基于深度学习的单目图像深度估计方法中, 卷积神经网络在下采样过程中会出现图像深度信息丢失的情况, 导致物体边缘深度估计效果不佳. 提出一种多尺度特征融合的方法, 并采用自适应融合的策略, 根据特征数据动态调整不同尺度特征图的融合比例, 实现对多尺度特征信息的充分利用. 由于空洞空间金字塔池化(ASPP)在单目深度估计任务中, 会丢失图像中的像素点信息, 影响小物体的预测结果. 通过在对深层特征图使用ASPP时融合浅层特征图的丰富特征信息, 提高深度估计结果. 在NYU-DepthV2室内场景数据集的实验结果表明, 本文所提方法在物体边缘处有更准确的预测, 并且对小物体的预测有明显的提升, 均方根误差(RMSE)达到0.389, 准确率(δ <1.25)达到0.897, 验证了方法的有效性.     

基于CNN特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计

单目图像的深度估计可以从相似图像及其对应的深度信息中获得。然而,图像匹 配歧义和估计深度的不均匀性问题制约了这类算法的性能。为此,提出了一种基于卷积神经网 络(CNN)特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计算法。首先提取 CNN 特征计算输入图像 在数据集中的近邻图像;然后获得各候选近邻图像和输入图像间的像素级稠密空间形变函数; 再将形变函数迁移至候选深度图像集,同时引入基于 SIFT 的迁移权重 SSW,并通过对加权迁 移后的候选深度图进行优化获得最终的深度信息。实验结果表明,该方法显著降低了估计深度 图的平均误差,改善了深度估计的质量。     

基于卷积神经网络的单目深度估计

针对利用深度学习方法对街道图像进行深度估计，提出采用语义分割的方法解决深度图出现边界模糊等问题；估计深度通过左右视角图生成视差图进行无监督的训练。在网络模型中添加语义分割层，采取多个空洞卷积并行的结构增加感受野，同时减少了图像下采样的次数，降低了由于下采样带来的信息损失，使得的结果更加准确。这也是在深度估计中首次与空洞卷积相结合增加准确率。通过对KITTI街道数据集进行训练，与现有结果相比，除了增加检测准确性，降低错误率之外，使得效果图中的物体更加清晰，并且在效果图中还保留了一些原模型中被忽视掉的细节信息，将原始图像更加完整的表现出来。     

轻量化自监督单目深度估计

目前, 大多数的增强现实和自动驾驶应用不仅会使用到深度网络估计的深度信息, 还会使用到位姿网络估计的位姿信息. 将位姿网络和深度网络同时集成到嵌入式设备上, 会极大地消耗内存. 为解决这一问题, 提出一种深度网络和位姿网络共用特征提取器的方法, 使模型保持在一个轻量级的尺寸. 此外, 通过带有线性结构的深度可分离卷积轻量化深度网络, 使网络在不丢失过多细节信息前提下还可获得更少的参数量. 最后, 通过在KITTI数据集上的实验表明, 与同类算法相比, 该位姿网络和深度网络参数量只有的 35.33 MB. 同时, 恢复深度图的平均绝对误差也保持在0.129.     

基于改进密集连接型网络的光场深度估计

针对传统的光场深度估计算法精度低、计算慢的问题,提出了一种改进DenseNet的多输入流密集连接型卷积神经网络进行光场深度估计的方法。该方法采用的密集连接的结构,减少了模型的计算量。对输入图片进行预处理,转化为极平面图EPI Volume(Epipolar Plane Image)结构,采用随机灰度化等数据增强方法克服训练数据不足,通过神经网络将EPI特征转化为深度信息。在HCI 4D光场数据集上的对比实验结果表明,该方法在均方误差和不良像素率上都取得了良好结果,并且在执行时间上大幅领先于传统算法。     

利用自监督卷积网络估计单图像深度信息

为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度,提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法.首先,该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络,改善了网络的学习效率和性能,加快了网络的收敛速度;其次,通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数,有效地降低了图像光照因素影响,遏制了图像深度的不连续性,并能保证左右视差的一致性,从而提高深度估计的鲁棒性;最后,采用立体图像作为训练数据,无需目标深度监督信息,实现了端到端的单幅图像深度估计.在TensorFlow框架下,用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,结果表明,与目前的主流方法相比,该方法在预测深度的精确度方面有较大提升,拥有更好的深度预测性能.     

基于场景模态深度理解网络的单目图像深度理解

基于深度卷积神经网络的图像处理方法得到的单目深度图像质量远高于传统图像处理方法,但该方法对无用特征的训练易产生误差积累,且基于回归求解的连续深度距离预测精度较低,导致图像深度信息提取不精确、目标边缘模糊与图像细节缺失.提出一种应用于单目彩色图像的场景模态深度理解网络.建立以堆叠沙漏为主框架的网络模型,通过反复进行自下而...