基于结构化深度学习的单目图像深度估计

发布时间：2018-07-09 21:35

  本文选题：深度估计 + 卷积神经网络　； 参考：《机器人》2017年06期

【摘要】：为从单目图像中提取到丰富的3D结构特征,并用以推测场景的深度信息,针对单目图像深度估计任务提出了一种结构化深度学习模型,该模型将一种新的多尺度卷积神经网络与连续条件随机场统一于一个深度学习框架中.卷积神经网络可以从图像中学习到相关特征表达,而连续条件随机场可以根据图像像素的位置、颜色信息对卷积神经网络输出进行优化,将二者参数以联合优化的方式进行学习可以提升模型的泛化性能.通过在NYU Depth数据集上的实验验证了模型的有效性与优越性,该模型预测结果的平均相对误差为0.187,均方根误差为0.074,对数空间平均误差为0.671.
[Abstract]:In order to extract rich 3D structure features from monocular images and to speculate the depth information of the scene, a structured depth learning model is proposed for the monocular image depth estimation task. The model unifies a new multi-scale convolution neural network and a continuous conditional random field into a deep learning framework. The convolution neural network can learn the expression of related features from the image, while the continuous conditional random field can optimize the output of the convolutional neural network according to the pixel location and color information of the image. The generalization performance of the model can be improved by learning the two parameters in a joint optimization way. The validity and superiority of the model are verified by experiments on NYU depth dataset. The average relative error, root mean square error and logarithmic space average error of the model are 0.187, 0.074 and 0.671 respectively.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学自动化学院;中国科学院自动化研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61572500)
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：2110737