轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络

Monocular depth estimation based on light-weight pyramid decoder convolution neural network
贾瑞明
李彤
李阳
王一丁
北方工业大学 信息学院, 北京 100144

摘要

针对单目深度估计网络庞大的参数量和计算量,提出一种轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络,可以在保证估计精度的情况下降低网络模型的复杂度、减少运算时间。该网络基于编解码结构,以端到端的方式估计单目图像的深度图。编码端使用ResNet50网络结构;在解码端提出了一种轻量金字塔解码模块,采用深度空洞可分离卷积和分组卷积以提升感受野范围,同时减少了参数量,并且采用金字塔结构融合不同感受野下的特征图以提升解码模块的性能;此外,在解码模块之间增加跳跃连接实现知识共享,以提升网络的估计精度。在NYUD v2数据集上的实验结果表明,与结构注意力引导网络相比,轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络在误差RMS的指标上降低约11.0%,计算效率提升约84.6%。

基金项目

国家自然科学基金面上项目(61673021)
北方工业大学学生科技活动资助项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0580
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 293-297
文章编号: 1001-3695(2021)01-059-0293-05

发布历史

[2021-01-05] 印刷出版

引用本文

贾瑞明, 李彤, 李阳, 等. 轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 293-297. (Jia Ruiming, Li Tong, Li Yang, et al. Monocular depth estimation based on light-weight pyramid decoder convolution neural network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 293-297. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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