基于平面系数表示的自适应深度分布单目深度估计方法
摘要
提出了一种针对室内场景的轻量化端到端单目深度估计神经网络。首先设计了新型自适应深度分布估计模块，可针对不同输入图像估计差异化的深度范围，使得网络更好地预测室内物体的相对位置关系，恢复出的深度图像能获得更接近真实值的像素分布。其次，在深度估计的过程中，通过基于平面系数的深度间接表示形式加入平面隐式约束，可以在场景的平面区域得到更平滑的深度估计结果。在NYU Depth-v2数据集上的多项实验结果表明，提出方法能满足较高分辨率下的实时性要求，同时能以更少的参数恢复出质量更高、更完整的室内深度图像，有助于实现更加准确的三维重建效果。
引用本文（GB/T 7714）
王家骏 Wang Jiajun, 刘越 Liu Yue, 吴宇晖 Wu Yuhui, 等. 基于平面系数表示的自适应深度分布单目深度估计方法[J]. Acta Optica Sinica, 2023.
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