摘要
本申请实施例公开了一种双目深度估计方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及计算机视觉技术领域;该方法包括:获取双目图像;分别对双目图像进行多尺度特征提取,得到多尺度左图特征、多尺度右图特征和多尺度上下文特征;对各个尺度的左图特征和右图特征分别进行特征融合,得到多尺度的视差代价体积;对第一尺度的视差代价体积和上下文特征进行逐行全局编码,得到初始视差;对第二尺度的视差代价体积和上下文特征进行逐行全局编码,得到精细视差;根据初始视差和精细视差,采样得到多个候选视差;根据多个候选视差,预测最终视差;根据最终视差,估计双目深度。如此,本方案可以在降低功耗的同时满足精度要求。
技术关键词
上下文特征
双目深度估计方法
多尺度特征提取
采样掩膜
可读存储介质
上采样
编码
运动特征
监督学习模型
计算机视觉技术
电子设备
图像获取模块
特征提取模块
残差模块
处理器
采样模块
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多模态数据融合
医学影像数据
诊断装置
融合特征
网络模块
多尺度
非极大值抑制方法
视频特征提取
检索方法
多层感知机
充电设备
样本
深度强化学习模型
累计工作时间
充电调度方法