一种基于域记忆感知引导的深度估计方法和系统

本发明公开了一种基于域记忆感知引导的深度估计方法和系统，包括：获取源域数据集和目标域数据集，所述源域数据集和目标域数据集均包括：分割标签真实值和深度标签真实值；将所述目标域数据集划分为目标域微调集和目标域测试集；将所述目标域微调集输入预先训练完成的源域模型中进行跨域调整得到跨域微调模型；其中，所述预先训练完成的源域模型由源域数据集、高阶多项式记忆算子HPM、分层记忆交互机制、高斯引导因子训练完成，跨域调整与源域模型训练过程相同；将目标域测试集输入所述跨域微调模型得到目标域深度估计预测结果。本发明有效规避了大规模深度数据集的依赖性问题，突破了小样本深度估计应用瓶颈。