摘要
本公开提供了一种图像深度估计方法。旨在解决相关技术的深度估计效果较差的问题。所述方法包括:获取目标图像的多层共享特征;所述多层共享特征包括包含全局信息的高层特征和至少一个包含空间细节的低层特征;对所述多层共享特征的高层特征进行特征解耦,得到解耦特征,并将所述解耦特征逐层与所述多层共享特征的低层特征通过跨通道增强模块进行融合,得到多层细化特征;将所述解耦特征和所述多层细化特征进行动态感知融合并输入到深度预测头中,得到所述目标图像的深度图。
技术关键词
图像深度估计方法
深度图
分支
编码特征
输出特征
多层特征融合
分辨率
融合特征
样本
语义标签
网络
特征提取模块
动态
解码模块
通道
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池化方法
池化模型
动态
重构误差
电力系统运行状态
分割系统
树莓派
云服务器
图像采集模块
预测特征
注意力
深度学习模型
判别方法
探地雷达数据
分类网络
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图像编码
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计算机可执行指令
噪声图像