基于多任务模型的深度预测算法研究
2021-07-12殷雪峰张肇轩尹宝才
图学学报 2021年3期
姚 翰,殷雪峰,李 童,张肇轩,杨 鑫,尹宝才
基于多任务模型的深度预测算法研究
姚 翰,殷雪峰,李 童,张肇轩,杨 鑫,尹宝才
(大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁 大连 116024)
图像的深度值预测是计算机视觉和机器人领域中的一个热门的研究课题。深度图的构建是三维重建的重要前提,传统方法主要依靠确定固定点深度进行人工标注或是根据相机的位置变化来进行双目定位预测深度,但这类方法一方面费时费力,另一方面也受到相机位置、定位方式、分布概率性等因素的限制,准确率很难得到保证,从而导致预测的深度图难以完成后续三维重建等工作。通过引入基于多任务模块的深度学习方法,可以有效解决这一问题。针对场景图像提出一种基于多任务模型的单目图像深度预测网络,能同时训练学习深度预测、语义分割、表面向量估计3个任务,包括共有特征提取模块和多任务特征融合模块,能在提取共有特征的同时保证各个特征的独立性,提升各个任务的结构性的同时保证深度预测的准确性。
计算机视觉;单目深度预测;多任务模型;语义分割;表面向量估计
“近大远小”是人们在自然界中对距离远近把控的奥秘,大自然中的生物经过不断进化已形成了优秀的视觉系统,能轻松地识别视野中各物体与自身之间的距离,以完成各种交互任务。在计算机视觉领域,2D图像的场景深度估计已然成为一个重点的研究方……
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