一种基于自适应像素聚类的语义离散单目深度估计方法

本发明提出了一种基于自适应像素聚类的语义离散单目深度估计方法，涉及图像处理技术领域；具体包括：S1、准备数据集训练模型；S2、构建基于自适应像素聚类的语义离散单目深度估网络；S3、构建深度估计编码器；S4、设计多尺度可变形特征细化模块，将深度估计编码器特征进一步细化；S5、设计语义离散解码器；S6、将NYU和KITTI数据集中的RGB图像与对应的深度图一起输入到基于自适应像素聚类的语义离散单目深度估网络进行训练，并通过尺度不变损失函数优化网络模型权重，得到单目深度估计模型并保存；S6、输入RGB图像，通过训练好的单目深度估计模型进行推理，返回预测的深度图。本发明既可以关注到物体内部深度的连续性也可以关注到物体间深度的离散性。