基于自适应空间特征增强的多视图深度估计

摘要：

为了提高多视图深度估计结果精度,提出一种基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法.设计了由改进后的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)和自适应空间特征增强(adaptive space feature enhancement,ASFE)组成的多尺度特征提取模块,获取到具有全局上下文信息和位置信息的多尺度特征图像.通过残差学习网络对深度图进行优化,防止多次卷积操作出现重建边缘模糊的问题.通过分类的思想构建focal loss函数增强网络模型的判断能力.由实验结果可知,该算法在DTU(technical university of denmark)数据集上和CasMVSNet(Cascade MVSNet)算法相比,在整体精度误差、运行时间、显存资源占用上分别降低了14.08%、72.15%、4.62%.在Tanks and Temples数据集整体评价指标Mean上该模型优于其他算法,证明提出的基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法的有效性.

关键词：多视图深度估计、自适应空间特征增强、残差学习网络、卷积操作、focal loss函数

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅项目LJGD2020006

在线出版日期：2024-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：110-119