基于注意力机制的单目图像的语义补全方法、介质和设备

本发明公开了一种基于注意力机制的单目图像的语义补全方法、介质和设备，该方法包括：接收单目室内场景图像并进行预处理；通过卷积神经网络提取包含深度特征图和语义特征图的原始特征图；将深度特征图与语义特征图进行通道维度拼接形成拼接特征图；通过可学习的卷积层处理拼接特征图，基于深度特征与语义特征的耦合关系计算归一化注意力权重，并对特征值进行加权优化得到注意力特征图；将注意力特征图与原始特征图逐元素相加融合；最后通过上采样恢复图像尺寸并预测每个像素点的语义类别，生成语义补全结果。本发明通过深度特征与语义特征的动态耦合及注意力加权机制，有效解决了传统方法中深度信息与语义信息融合不足的问题。