计算机辅助设计与图形学学报

作者：程德强, 徐帅, 韩成功, 吕晨, 寇旗旗, 张剑英

关键词：图像处理, 深度估计, 自监督学习, 视觉注意

为解决单目深度估计方法在面对复杂纹理区域时预测效果差的问题, 提出了一种基于视觉注意的自监督单目深度估计方法.首先构建多尺度源图像输入编码器, 从而更好地融合多路特征; 其次, 通过并行的中间注意力模块跨区域交互, 分别在空间维度和通道维度建模语义依赖关系, 得到丰富的上下文信息; 此外, 采用连续的外部注意力特征聚合模块构成解码器部分, 有效利用上下文信息解决复杂区域的不适应问题.在KITTI和Cityscapes数据集上的实验结果表明, 该方法优于目前主流的方法, 在复杂纹理区域拥有更好的深度预测性能.KITTI数据集的RMS和RMSln分别达到了4.486和0.181.

来源：2024年第12期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

查看计算机辅助设计与图形学学报杂志2024年第12期