基于无监督学习的单目深度估计算法

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摘要

第一章绪论

1．1研究背景与研究意义

1．2单目深度估计研究现状

1．2．1基于传统方法的单目深度估计方法

1．2．2基于有监督学习的单目深度估计方法

1．2．3基于无监督学习的单目深度估计方法

1．3论文主要内容介绍及章节安排

2．1引言

2．2卷积神经网络

2．2．1卷积层

2．2．2池化层

2．2．3激活函数

2．3相关网络模型

2．3．1ResNet

2．3．2SENet

2．4无监督单目深度估计理论与框架

2．4．1双目相机模型

2．4．2基于无监督学习的单目深度估计框架

2．5本章小结

第三章基于SR-BINet网络的无监督单目深度估计

3．1引言

3．2编码器-解码器网络模型设计

3．2．1基于残差单元和反卷积的网络模型

3．2．2SR-BINet网络模型

3．3损失函数设计

3．3．1图像重建误差

3．3．2视差平滑损失

3．4实验及结果分析

3．4．1数据集介绍

3．4．2实验环境与参数设置

3．4．3评价指标

3．4．4实验结果与分析

3．5本章小结

第四章基于自适应左右一致性约束的无监督单目深度估计

4．1引言

4．2自适应左右一致性约束

4．3网络模型设计

4．4损失函数设计

4．5实验及结果分析

4．5．1实验环境与参数设置

4．5．2评价指标

4．5．3实验结果与分析

4．6本章小结

5．1全文总结

5．2未来工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的学术成果