一种基于非监督的卷积神经网络单目场景深度估计方法

摘要

本发明公开了一种基于非监督的卷积神经网络单目场景深度估计方法，包括以下步骤：获取目标图像各像素点的深度值；获取目标图像上像素坐标转移到下一帧图像时的相机位姿值；构建损失函数；基于非监督的条件随机场残差卷积神经网络场景进行深度估计。本发明采用非监督方法很好地解决了手工数据标注难问题，节省了人力，提高了经济效益。本发明采用线性链条件随机场思想，实现了对原始图像的特征表达。结合非监督残差卷积神经网络场景深度估计模型，构成了非监督的条件随机场残差卷积神经网络场景深度估计模型。本发明的模型在平均相对误差(rel)、准确率(acc)上均优于其它三种模型。