一种基于双阶段跳跃注意力与动态位置编码的单目深度预测方法和设备

本发明属于计算机视觉与自动驾驶技术领域，公开了一种基于双阶段跳跃注意力与动态位置编码的单目深度预测方法，包括步骤：S1.通过两个串联的跳跃注意力模块，分别融合浅层1/8‑1/16特征与中层1/32全局特征，生成多尺度融合特征S2.对所述多尺度融合特征进行深度分类概率预测，结合非均匀深度候选值加权求和，输出连续加权深度图；S3.基于所述加权深度图插值生成动态位置编码，与Transformer编码后的特征相加，输出几何感知的最终深度特征。籍此，降低了多尺度特征融合的语义冲突，提高了深度预测精度，增强了预测结果的准确度和可靠性。