基于CNN语义分割深度预测方法和装置

摘要

本申请公开了一种基于CNN语义分割深度预测方法和装置，涉及语义分割领域。该方法包括：从数据集中获取当前帧，计算所述当前帧的ORB特征和地图点云；根据所述当前帧的ORB特征和地图点云，确定指定条件满足时将所述当前帧选取为关键帧；采用CNN卷积神经网络将所述关键帧与深度图关联起来，做深度预测，并采用所述CNN为所述深度图标注语义标签，实现语义关联。该装置包括：计算模块、选取模块和预测模块。本申请不再把每一张图片输入模型，解决了内存问题，而且通过CNN调整深度回归，优化了3D重建时绝对尺度不精确的问题。