ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

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首页 > 刊期 > 2023 > 6期 > 信息:技术与应用
基于改进 GhostNet 模型的快速单目图像深度估计
李恩华,闫梦若,张佃君

【摘要】针对移动互联网背景下嵌入式平台的单目深度估计任务,在 FastDepth 的基础上,通过改进 Ghost 模块和瓶颈层生成的 SE-GhostNet 网络模型改进编码网络,以获得更快的推理时间和更优的推理效果,使用改进的局部平面参数预测 LPP 方法改进解码网络,避免多尺度预测中的上采样引发局部极小值问题,并获得更稠密的深度图。实验表明,本文方法在保证推 2 理速度的同时,与其他优秀的算法相比,也能取得较好的深度精度。


【关键字】GhostNet 模块;单目深度估计;深度学习