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。     

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。     

基于深度卷积神经网络的道路场景理解

在无人驾驶技术中,道路场景的理解是一个非常重要的环境感知任务,也是一个很具有挑战性的课题。提出了一个深层的道路场景分割网络（Road Scene Segmentation Network,RSSNet）,该网络为32层的全卷积神经网络,由卷积编码网络和反卷积解码网络组成。网络中采用批正则化层防止了深度网络在训练中容易出现的“梯度消失”问题;在激活层中采用了Maxout激活函数,进一步缓解了梯度消失,避免网络陷入饱和模式以及出现神经元死亡现象;同时在网络中适当使用Dropout操作,防止了模型出现过拟合现象;编码网络存储了特征图的最大池化索引并在解码网络中使用它们,保留了重要的边缘信息。实验证明,该网络能够大大提高训练效率和分割精度,有效识别道路场景图像中各像素的类别并对目标进行平滑分割,为无人驾驶汽车提供有价值的道路环境信息。     

基于DenseNet的单目图像深度估计

深度信息的获取是场景解析中是非常重要的环节,主要分为传感器获取与图像处理两种方法。传感器技术对环境要求很高,因此图像处理为更通用的方法。传统的方法通过双目立体标定,利用几何关系得到深度,但仍因为环境因素限制诸多。因此,作为最贴近实际情况的方法,单目图像深度估计具有极大研究价值。为此,针对单目图像深度估计,提出了一种基于DenseNet的单目图像深度估计方法,该方法利用多尺度卷积神经网络分别采集全局特征、局部特征;加入了DenseNet结构,利用DenseNet强特征传递、特征重用等特点,优化特征采集过程。通过NYU Depth V2数据集上验证了模型的有效性,实验结果表明,该方法的预测结果平均相对误差为0.119,均方根误差为0.547,对数空间平均误差为0.052。     

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.     

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。     

基于语义分割与深度估计的行车环境实时解析

道路行车环境的实时解析是智能驾驶的关键技术,尽管神经网络在实现语义分割和深度估计上能取得不错的精度,但由于模型参数多、计算量大等问题,导致难以实现实时计算。针对该问题,提出了一个轻量化、高效的特征提取模块和一个综合考虑语义信息和深度信息的特征解码模块,在一个网络中同时完成语义分割和深度估计两个任务。在CityScapes数据集中,语义分割预测结果的mIOU为65.0%、深度估计结果的误差为0.21,并且在单个GPU上推断速度达到了65FPS,满足实时性要求。     

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。     

全卷积神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩.通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结.将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法...     

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.     

基于级联卷积神经网络的作物病害叶片分割

针对传统卷积神经网络在作物病害叶片图像中分割精度低的问题,提出一种基于级联卷积神经网络（Cascade Convolutional Neural Network,CCNN）的作物病害叶片图像分割方法。该网络由区域病斑检测网络和区域病斑分割网络组成。基于传统VGG16模型构建区域病斑检测网络（Regional Detection Network,RD-net）,利用全局池化层代替全连接层,由此减少模型参数,实现叶片病斑区域精确定位。基于Encoder-Decoder模型结构建立区域分割网络（Regional Segmentation Network,RS-net）,并利用多尺度卷积核提高原始卷积核的局部感受野,对病斑区域精确分割。在不同环境下的病害叶片图像上进行分割实验,分割精度为87.04%、召回率为78.31%、综合评价指标值为88.22%、单幅图像分割速度为0.23?s。实验结果表明该方法能够满足不同环境下的作物病害叶片图像分割需求,可为进一步的作物病害识别方法研究提供参考。     

基于改进卷积神经网络的人体姿态估计

卷积神经网络是人体姿态估计中应用最成功的深度学习模型,但仍存在着一些诸如关节搜索空间过于巨大以及不同卷积核得到的抽象特征被平等对待等缺陷.为此,提出了一种基于改进卷积神经网络的人体姿态估计算法,利用先验分布减小关节搜索空间,改进卷积神经网络结构建立新的关节外观模型.改进的网络利用单个卷积核对应的全局和局部抽象特征计算关节的初始定位概率,通过对所有卷积核对应的关节初始定位概率进行线性组合来计算关节的最终定位概率,利用线性组合中不同的权值来体现不同抽象特征在定位关节时所起的不同作用.仿真实验表明,与现有基于卷积神经网络的人体姿态估计算法相比,所提出的算法具有更低的计算复杂度和更高的估计准确度.     

基于卷积神经网络的光流估计模型

光流信息是图像像素的运动表示,现有光流估计方法在应对图像遮挡、大位移和细节呈现等复杂情况时难以保证高精度.为了克服这些难点问题,本文建立一种新型的卷积神经网络模型,通过改进卷积形式和特征融合的方式来提高估计精度.首先,加入调整优化能力更强的可形变卷积,以便于提取相邻帧图像的大位移和细节等空间特征;然后利用基于注意力机制...     

基于卷积神经网络的物理帧切割方法

针对帧切割方法中门限选择难度大及方法普适性不高的问题,本文首次提出基于卷积神经网络的物理帧切割方法。该方法首先通过分析矩阵的构造、数据压缩和矩阵扩展3个步骤将数字序列转化为图像;然后用已有的样本训练卷积神经网络,用训练好的卷积神经网络识别未知协议的帧长;最后在帧长识别的基础上,通过相关滤波方法完成帧起始位置的识别,实现对物理帧的切割。仿真实验验证了算法的有效性,表明本文方法具有一定的工程应用价值。     

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。