基于深度学习的序列图像深度估计技术
Depth estimation technique of sequence image based on deep learning作者机构：北京机电工程研究所复杂系统控制与智能协同技术重点实验室
出 版 物：《红外与激光工程》 (Infrared and Laser Engineering)
年 卷 期：2019年第48卷第S2期
页 面：140-147页
核心收录：
学科分类：11[军事学] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 1109[军事学-军事装备学]
基 金：国防基础科研计划(JCKY2017204B064) 国家自然科学基金(61803356)
摘 要：针对单帧图像深度估计的弱泛化性,提出了基于深度学习的序列图像深度估计技术,利用深度卷积神经网络作为基础框架,结合对极几何约束,构建从序列图像到图像对应深度信息的端对端映射,实现仅依赖序列图像信息的无监督深度估计。同时,构建了一类基于场景三维几何信息的损失函数,舍弃原始基于图像间重投影误差的损失函数,提高算法鲁棒性。最后,通过开源数据库验证了算法的准确性和精度,同时,通过红外图像数据集验证了算法的泛化性,为军事领域应用奠定了基础。
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