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發(fā)視頻使用多孔卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像深度不準(zhǔn)確的方法說(shuō)明
2019-10-30 |
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資料介紹
針對(duì)在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法下單幅圖像深度估計(jì)效果差、深度值獲取不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出了一種基于多孔卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ACNN）的深度估計(jì)模型。首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）逐層提取原始圖像的特征圖；其次，利用多孔卷積結(jié)構(gòu)，將原始圖像中的空間信息與提取到的底層圖像特征相互融合，得到初始深度圖；最后，將初始深度圖送入條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF），聯(lián)合圖像的像素空間位置、灰度及其梯度信息對(duì)所得深度圖進(jìn)行優(yōu)化處理，得到最終深度圖。在客觀數(shù)據(jù)集上完成了模型可用性驗(yàn)證及誤差估計(jì)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法獲得了更低的誤差值和更高的準(zhǔn)確率，均方根誤差（RMSE）比基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法平均降低了30.86%，而準(zhǔn)確率比基于深度學(xué)習(xí)的算法提高了14.5%，所提算法在誤差數(shù)據(jù)和視覺(jué)效果方面都有較大提升，表明該模型能夠在圖像深度估計(jì)中獲得更好的效果。
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