公开(公告)号：CN119295523A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411304516.5

申请日：2024-09-19

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 范聪毅 ,  关键 ,  叶桐 ,  肖飞扬 ,  徐东篱 ,  赵宣嘉

IPC: G06T7/50 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06T7/80 ,  G06T7/70 ,  G06F17/16

Abstract: 一种基于双向状态空间模型的单目深度估计方法、设备与介质，涉及一种图像处理技术，解决了目前的自监督方法在长序列建模、训练速度、推理速度以及捕捉场景复杂细节方面均存在不足且模型在稀疏监督下的优化效果不好的问题。本发明单目深度估计方法包括如下步骤：构建编码器‑解码器结构，包括有连续膨胀卷积模块和双向状态空间模块，由编码器生成训练图像的中间特征，对长距离中间特征信息进行建模，由解码器生成输出特征；构建姿态估计模型，并利用解码器生成的输出特征与训练图像的深度估计进行联合重建，对学习目标建模，设计目标图像与重建图像的损失函数来优化网络；采用公开的KITTI数据集对所构建的模型进行训练得到权重模型，并对训练完成的模型对于单目图像深度估计的精度进行评估。本发明用于图像单目深度估计。