针对目前的单目深度估计网络复杂度高、边缘模糊、精度低等问题，本文以Fast Depth网络模型架构为基础，在编码网络中以改进的模型提升网络的特征表达能力，在解码网络中融合了多尺度特征信息提升特征图推理精度，通过改进的D-ASPP模块细化编解码网络之间语义场景层次，解决边缘模糊和虚假纹理等问题。实验表明，此方法在保持较快的推理速度的同时，获得了较好的深度推理精度，是一种综合性能较好的轻量级单目深度方法。
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