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基于深度学习的单目图像深度估计

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基于深度学习的单目图像深度估计
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 传统的图像深度估计方法第13-14页
        1.2.2 基于机器学习的图像深度估计方法第14-15页
        1.2.3 基于深度学习的图像深度估计方法第15-17页
    1.3 论文的研究内容第17-18页
    1.4 论文的组织结构第18-19页
2 单目深度估计的基本理论及学习框架第19-29页
    2.1 引言第19页
    2.2 深度估计基本理论第19-20页
    2.3 卷积神经网络相关理论知识第20-25页
        2.3.1 卷积层第20-21页
        2.3.2 激活层第21-23页
        2.3.3 池化层第23-24页
        2.3.4 反卷积层第24页
        2.3.5 批归一化层第24-25页
    2.4 相关网络模型第25-28页
        2.4.1 Encoder-Decoder网络框架第25-26页
        2.4.2 Attention网络模型第26-28页
    2.5 本章小结第28-29页
3 基于多尺度残差金字塔注意力网络的图像深度估计方法第29-43页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 深度估计模型及方法第30-35页
        3.2.1 基于多尺度残差金字塔注意力网络模型第30-32页
        3.2.2 多尺度注意力上下文聚合模块第32-34页
        3.2.3 残差细化模块第34-35页
    3.3 训练损失函数第35-36页
    3.4 实验设置第36-38页
        3.4.1 数据集第36-37页
        3.4.2 实验环境第37页
        3.4.3 评价指标第37-38页
    3.5 实验结果及分析第38-42页
        3.5.1 定量分析第38-40页
        3.5.2 定性分析第40-42页
    3.6 本章小结第42-43页
4 基于非监督学习的图像深度估计方法第43-54页
    4.1 引言第43-44页
    4.2 网络模型及方法第44-49页
        4.2.1 基于非监督学习的图像深度估计模型第44-48页
        4.2.2 Non-local模块第48页
        4.2.3 损失函数第48-49页
    4.3 网络训练第49-50页
        4.3.1 数据集第49页
        4.3.2 实验环境第49-50页
        4.3.3 评价指标第50页
    4.4 实验结果及分析第50-53页
        4.4.1 定量分析第50-51页
        4.4.2 定性分析第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
5 总结与展望第54-56页
    5.1 内容总结第54-55页
    5.2 展望第55-56页
参考文献第56-61页
致谢第61-62页
攻读学位期间取得的科研成果清单第62页

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