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基于深度卷积神经网络的图像处理方法得到的单目深度图像质量远高于传统图像处理方法,但该方法对无用特征的训练易产生误差积累,且基于回归求解的连续深度距离预测精度较低,导致图像深度信息提取不精确、目标边缘模糊与图像细节缺失。提出一种应用于单目彩色图像的场景模态深度理解网络。建立以堆叠沙漏为主框架的网络模型,通过反复进行自下而上和自上而下的特征提取过程融合低层次纹理与高级语义特征,在每层网络训练中结合离散的深度标签和真实深度图像降低深度理解难度,插入误差修正子模块和极大似然译码优化子模块以准确提取深度特征。