一种基于线性注意力和级联沙漏网络的深度图补全方法

本发明涉及一种基于线性注意力和级联沙漏网络的深度图补全方法，包括以下步骤：将图像样本输入深度图处理模型得到稠密深度图，所述图像样本包括RGB图像及其稀疏深度图；所述深度图处理模型包括：RGB编码器，用于提取输入的RGB图像的多尺度语义特征；深度通路，用于对输入的稀疏深度图逐级进行下采样，得到多尺度深度特征图；级联沙漏网络，包括多个级联的沙漏模块，相连两个沙漏模块间嵌入有对齐拼接模块，每级所述沙漏模块用于根据拼接前后的当前尺度深度特征图、以及多尺度语义特征生成对应尺度的稠密深度图，直至最后一级沙漏模块输出最终的稠密深度图。本发明能够在保证精度和准确率的同时降低计算开销、提高计算速度。