发明专利已授权

一种利用多任务互补提高深度估计准确性的方法

📄 申请号：CN202010355040.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-04-29

公开号

CN111612832B

公开日

2023-04-18

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_593

IPC 分类号

G06T7_593 , G06N3_0464 , G06F3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度估计人工智能算法图像识别多任务学习深度估计

应用场景

自动驾驶, 机器人导航, 三维重建, 增强现实

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摘要

本发明公开了一种利用多任务互补提高深度估计准确性的方法。本发明方法使用SFM系统得到的稀疏的深度图像作为辅助输入，与RGB图像一同输入到卷积神经网络，作为辅助线索提高深度估计的准确性。将稀疏的深度图像和RGB图像当作有噪声的数据，通过去噪编码器对输入数据进行编码，提取其中的特征，将提取的四组特征串联后进行共享，解决了单独的RGB图像以基于卷积神经网络的方法进行深度估计时没有可靠且鲁棒的线索的问题；将编码后的特征通过解码器重建为精确的深度图，得到了更加精确的深度估计结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

硫氮共掺杂石墨烯修饰的石墨毡复合电极及其制备方法

当前第 / 件

特征金字塔图卷积神经网络及其在3D点云分类中的应用

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