融合全景分割的单目深度估计网络

针对遮挡和杂乱光线导致的不同区域深度边缘模糊、边界伪影等问题，提出一种结合多任务轻量型卷积神经网络的单目深度图像估计方法。利用全景分割网络来辅助单幅图片的深度估计，选择MobileNetv2作为特征提取网络，解码器端融合以上两类任务进行相似性辅助决策。提出一种多任务融合模块，包括多尺度映射单元和多任务融合单元两部分，利用深度空洞卷积扩大不同感受野，融合多任务来优化深度图像的估计。此外编解码器结构之间添加跳跃连接实现不同层次的知识传递。在NYUdepth-v2数据集上的对比实验结果表明，该方法深度图估计结果更加清晰，并能有效去除深度图中的边界模糊，同时该网络在参数数量上相较大多数估计方法大幅度减少，准确率明显提升。