公开(公告)号：CN117808859A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311844713.1

申请日：2023-12-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 彭智勇 ,  杨桂旭

IPC: G06T7/55 ,  G06T5/50 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种高质量轻量级无监督深度估计网络模型设计方法，通过对图像序列进行核线校正、特征提取与特征匹配获得稀疏匹配点对之间的视差。将影像序列进行两两组合为图像对，然后对图像对进行核线校正及预处理，通过编码器提取不同尺度的图像特征；将图像特征与拉普拉斯金字塔融入拉普拉斯残差解码器获得不同尺度的粗略视差图；将粗略视差图进行融合得到精细视差图；利用左右视差图重构左、右图像及左、右视差图，求重构图像损失、视差损失及稀疏匹配点对视差损失以训练网络。本发明利用核线影像之间的几何关系重构图像训练网络克服有监督深度估计需要大量标签的困难，并达到了实时的推理速度，可广泛应用于三维重建等实际应用当中。