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采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)單目圖像的深度進(jìn)行估計(jì)時(shí)，存在深度信息不精確、邊緣模糊以及細(xì)節(jié)缺失等問題。為此，提出一種多層級(jí)特征融合結(jié)構(gòu)的深度卷積網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)采用端到端的編-解碼器結(jié)構(gòu)，編碼器使用Resnetl01網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將圖像轉(zhuǎn)換為高維特征圖，解碼器使用上采樣卷積模塊從高維特征圖中重建岀深度圖像，并對(duì)編碼器與解碼器中的不同層級(jí)特征進(jìn)行融合?；贜YU2數(shù)據(jù)集與 KITTI數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比其他先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)不僅能預(yù)測(cè)出更加準(zhǔn)確的深度信息，而且能保持預(yù)測(cè)深度圖像的邊緣信息。
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