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一种基于全局注意力的自监督单目深度估计算法.pdf

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本发明提出基于全局注意力的自监督单目深度估计算法,解决卷积只能计算局部像素相关性的问题,提高了网络对于边界处和遮挡处的深度预测精度,其包括以下步骤:1)构建由卷积层和池化层所组成的编码器来提取不同分辨率图像特征,充分利用不同尺度的特征信息;2)构建由卷积层、上采样层组成的解码器来利用接收到的编码器层特征,从而生成精密的深度图;3)通过将编码器的不同分辨率信息通过基于全局空间注意力模块,从而构建编解码器之间的联系,以减少语义差距;4)通过逐像素平滑度损失和图像重投影损失结合来优化模型。