基于注意力机制的自监督单目图像深度估计

作者：彭涛; 胡智程; 刘军平^*; 张自力; 黄子杰

来源：现代计算机(专业版), 2021, (19): 68-74.

• 深度估计
• 卷积神经网络
• 注意力机制
• 单目
• 自监督

针对单目图像深度估计中采用监督学习方法的条件限制和深度图结果存在边界伪影、轮廓不清晰、预测范围较小等问题,提出了一种基于注意力机制的自监督单目图像深度估计算法。该算法在深度网络模型中添加注意力机制去关注更重要的特征信息,出轮廓精确的深度图。运用本方法的网络模型在KITTI数据集验证了模型的有效性,该算法在80m范围内的实验平均相对误差下降到了0.090,深度估计准确率显著提升。

• 单位
  武汉纺织大学