采用自监督CNN进行单图像深度估计的方法

为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度，提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法。首先，该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络，改善了网络的学习效率和性能，加快了网络的收敛速度;其次，通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数，有效地降低了图像光照因素影响，遏制了图像深度的不连续性，并能保证左右视差的一致性，从而提高深度估计的鲁棒性;最后，采用立体图像作为训练数据，无需标深度监督信息，实现了端到端的单幅图像深度估计。在 Tensorflow框架下，用KIT和 Cityscapes数据集进行实验结果表明，与目前的主流方法相比，该方法在预测深度的精确度方面有较大提升，拥有更好的深度预测性能。