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公开(公告)号：CN112308893B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202011133503.8
申请日：2020-10-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于迭代搜索策略的单目深度估计方法，包括：标签选择及生成模块选取图片中的关键区域并以点对的形式提供少量相对深度标签，使用少量相对深度标签进行训练深度估计模型，输出稠密的深度估计结果及对应置信度，反馈给标签选择及生成模块，选择新的关键区域，生成新的关键区域的相对深度标签，更新深度估计模块的结果，由此迭代至收敛，获取最优的深度估计模型。该方法有益效果为：可以降低深度真值获取难度，相对于直接根据深度真值进行回归拟合的方法相比更具一般性，通过置信度反映深度信息缺失情况，参与相对深度标签选择过程，与一次性提供深度标签的方法相比，可使深度估计模型高效获取到更多的深度信息，从而提高性能。
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公开(公告)号：CN112308893A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011133503.8
申请日：2020-10-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于迭代搜索策略的单目深度估计方法，包括：标签选择及生成模块选取图片中的关键区域并以点对的形式提供少量相对深度标签，使用少量相对深度标签进行训练深度估计模型，输出稠密的深度估计结果及对应置信度，反馈给标签选择及生成模块，选择新的关键区域，生成新的关键区域的相对深度标签，更新深度估计模块的结果，由此迭代至收敛，获取最优的深度估计模型。该方法有益效果为：可以降低深度真值获取难度，相对于直接根据深度真值进行回归拟合的方法相比更具一般性，通过置信度反映深度信息缺失情况，参与相对深度标签选择过程，与一次性提供深度标签的方法相比，可使深度估计模型高效获取到更多的深度信息，从而提高性能。
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