一种改进的卷积神经网络的室内深度估计方法

摘要

针对单幅图像的室内深度估计缺少显著局部或全局特征问题,提出了一种基于多种网络(全卷积网络分别与通道注意力网络、残差网络结合)构成的编码器解码器结构.该网络采用端到端的学习框架.首先使用全卷积网络与通道注意力网络结合的全卷积通道注意力网络模块作为编码器,通过信道信息获取全局感受野,提高特征图精度,并适当地将全连接层改为卷积层以达到减少网络参数的目的.然后将全卷积网络与残差网络结合构成的上采样模块作为解码器,利用ResNet的特点--跳层连接,将解码器网络加深,提高深度图的精度,将卷积网络与残差网络结合,实现端对端,并减少网络运行所用时间.最后,使用L1损失函数优化模型.在公开数据集NYUDepth v2的测试下,实验结果表明,和现有的其他单目深度估计方法相比,本文所提出的网络模型不仅精简了繁琐的精化粗图的过程,而且所预测的深度图精度更高,阈值精度的提升不少于0.5%,运行网络结构的平均用时21 ms,为实现实时性奠定了基础,具有一定的理论研究价值和实际应用价值.