一种基于多任务学习算法的三维重建及相机位姿估计方法

摘要

本发明涉及一种基于多任务学习算法的三维重建及相机位姿估计方法，是通过搭建一个基于端到端多任务深度学习算法，包含有特征提取及处理模块和特征匹配模块并具有多输入多输出功能的人工神经网络实现的。人工神经网络估计多视图对应的深度、视图间的像素匹配及相机运动，提高多个任务中的信息利用率和精度，对应各个视图和两两视图之间的参数共享，并由特征匹配模块匹配不同视图间各个尺度特征，结合匹配置信权重的估计，实现了不同尺度之间匹配信息的复用、融合以及各个视图间信息的有效传播。相比现有的基于注意力机制的方法，本算法减少了计算次数并提高了匹配的准确性，实现了陌生场景中的自监督优化，从而极大提升了其实用价值。