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申请/专利权人：北京大学深圳研究生院
摘要：本发明的基于空间频率的提升自监督单目深度估计模型性能的方法，包括步骤：S1.提取图像中物体边界模棱两可的像素并掩膜；S2.用自适应模糊模块处理步骤S1掩膜后得到的输入图像；以及S3.将步骤S1、S2处理后的图像代替原始图片参与已有单目深度估计模型的训练过程。本发明方法能普适到几乎所有基于自监督学习的单目深度估计算法，其审视了图像的不同空间频率的区域对自监督深度估计模型学习过程的影响，使得损失函数更加鲁棒；本方法在保持推理时间完全不变的前提下，提高了社区内大量已有的开源自监督单目深度估计模型的精确度。
主权项：1.一种基于空间频率的提升自监督单目深度估计模型性能的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.提取图像中物体边界模棱两可的像素并掩膜，给定输入目标帧It，首先计算逐像素，位于i,j处的像素的水平u和竖直v空间频率如公式1-4所示： 设置掩膜μ来提取出那些相反方向梯度异号的像素，如公式5所示，其中[·]是艾弗森括号， 初始的边界模糊掩膜At通过公式6计算： 对源帧It+n，根据同样的方法计算其模糊掩膜At+n；然后根据深度估计模型的深度网络估计出的深度图Dt以及根据深度估计模型的位姿网络得到相机位姿Tt+n→t，将It中的每一像素投影到It+n，计算生成重建帧时的采样器然后通过双线性采样获取重建帧的模糊掩膜最终针对光度重投影损失的模糊掩膜通过目标帧与重建图的模糊掩膜逐像素取最大值后，通过阈值阀门δ得到，如公式7所示： S2.用自适应模糊模块处理步骤S1掩膜后得到的输入图像，首先识别位于输入图像的高频区域的像素，使用公式3来作为空间频率高频点被定义为满足频率大于阈值λ的点： 然后对做一个步长为1的平均池化，并再次使用艾弗森括号，判断像素是否位于高频区域： 其中s是平均池化的核大小，像素q属于p的s×s邻域；最后通过以下公式计算自适应模糊的图片： 其中wblurp是平衡原始图片和高斯模糊图片的权重，是高斯模糊图片；以及S3.将步骤S1、S2处理后的图像代替原始图片参与已有单目深度估计模型的训练过程。
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百度查询： 北京大学深圳研究生院 一种基于空间频率的提升自监督单目深度估计模型性能的方法及装置
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