结合注意力与无监督深度学习的单目深度估计

摘要：

针对当前的无监督单目深度估计方法边界模糊的问题,提出了一种基于双重注意力模块的网络架构.这种架构能有效利用图像特征的远程上下文信息解决深度估计中的边界模糊问题.整个框架使用基于视图合成的无监督方法训练,模型框架包括深度估计网络与位姿估计网络,同步估计深度和相机位姿变换.双重注意力模块嵌入在深度估计网络中,包含位置注意力模块和通道注意力模块,能表示远程空间位置和不同特征图间的上下文信息,从而使网络估计出细节更好的深度信息.在KITTI数据集以及Make3D数据集上的实验结果表明,本文的方法能有效提高单目深度估计的精度和解决深度估计边界模糊问题.

关键词：深度估计、无监督学习、深度学习、注意力、机器人技术

所属期刊栏目：37

分类号：TP249(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61876043

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：35-41