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Monocular Depth Estimation with Sharp boundary

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2023年第7期136卷 573-592页

作者： Xin Yang Qingling Chang Shiting Xu Xinlin Liu Yan Cui Faculty of Intelligent Manufacturing Wuyi UniversityJiangmen529000China China-Germany(Jiangmen)Artificial Intelligence Institute Jiangmen529000China Zhuhai 4 DAGE Network Technology Zhuhai519000China

Monocular depth estimation is the basic task in computer *** accuracy has tremendous improvement in the decade with the development of deep ***,the blurry boundary in the depth map is a serious *** find that the blurry boundary is mainly caused by two ***,the low-level features,containing boundary and structure information,may be lost in deep networks during the convolution ***,themodel ignores the errors introduced by the boundary area due to the few portions of the boundary area in the whole area,during the *** on the factors mentioned *** countermeasures are proposed to mitigate the boundary blur ***,we design a scene understanding module and scale transformmodule to build a lightweight fuse feature pyramid,which can deal with low-level feature loss ***,we propose a boundary-aware depth loss function to pay attention to the effects of the boundary’s depth *** experiments show that our method can predict the depth maps with clearer boundaries,and the performance of the depth accuracy based on NYU-Depth V2,SUN RGB-D,and iBims-1 are competitive.

关键词： Monocular depth estimation object boundary blurry boundary scene global information feature fusion scale transform boundary aware

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