[發(fā)明專利]一種無監(jiān)督位姿與深度計算方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911196111.3 | 申請日: | 2019-11-29 |
| 公開(公告)號: | CN111028282A | 公開(公告)日: | 2020-04-17 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 蔡行;張?zhí)m清;李承遠(yuǎn);王璐瑤;李宏 | 申請(專利權(quán))人: | 浙江省北大信息技術(shù)高等研究院;杭州未名信科科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/55 | 分類號: | G06T7/55;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 浙江英普律師事務(wù)所 33238 | 代理人: | 毛愛東 |
| 地址: | 311200 浙江省杭州市*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 監(jiān)督 深度 計算方法 系統(tǒng) | ||
1.一種無監(jiān)督位姿與深度計算方法,其特征在于,包含位姿網(wǎng)絡(luò)模型TNet、深度網(wǎng)絡(luò)模型DNet、圖像視覺重建模型V和損失函數(shù),包括以下步驟:
S1,預(yù)備單目視頻數(shù)據(jù)集;
S2,從步驟S1中的單目視頻數(shù)據(jù)集中抽取連續(xù)圖像,將相鄰圖像依次輸入位姿網(wǎng)絡(luò)模型TNet,得到圖像間共同的特征F,特征F輸入位姿網(wǎng)絡(luò)模型TNet,分別得到前向運(yùn)動相對位姿和后向運(yùn)動相對位姿;
S3,將步驟S2中的連續(xù)圖像輸入深度網(wǎng)絡(luò)模型DNet,通過前向傳播得到圖像的深度估計結(jié)果和圖像對應(yīng)深度;
S4,將S2中的連續(xù)圖像、前向運(yùn)動相對位姿、后向運(yùn)動相對位姿和圖像對應(yīng)深度,輸入圖像視覺重建模型V,得到扭曲圖像;
S5,計算扭曲圖像與S2中的連續(xù)圖像間的重建誤差,計算深度估計結(jié)果的平滑誤差,計算孿生一致性誤差;
S6,通過重建誤差、平滑誤差和孿生一致性誤差求和得到損失函數(shù),進(jìn)行反向傳播,進(jìn)行迭代更新,直到損失函數(shù)收斂;
S7,進(jìn)行預(yù)測,利用位姿網(wǎng)絡(luò)模型Tnet和深度網(wǎng)絡(luò)模型DNet,分別前向傳播,計算出相機(jī)相對位姿和預(yù)測深度圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的無監(jiān)督位姿與深度計算方法,其特征在于,所述步驟S5中扭曲圖像與S2中的連續(xù)圖像間重建誤差的計算公式為:
Lreprojection=α*Lphotometric+(1-α)*Lssim
其中,Lphotometric為光度誤差,Lssim為圖像間相似性,α是權(quán)重系數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的無監(jiān)督位姿與深度計算方法,其特征在于,所述Lphotometric為:
其中,It是連續(xù)圖像,Is是扭曲圖像,L為連續(xù)圖像圖像數(shù)減1。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的無監(jiān)督位姿與深度計算方法,其特征在于,所述Lssim為:
其中,It是連續(xù)圖像,Is是扭曲圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的無監(jiān)督位姿與深度計算方法,其特征在于,所述步驟S6中孿生一致性誤差為:
其中,其中I為單位矩陣,L為連續(xù)圖像圖像數(shù)減1,T為位姿變換矩陣。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的無監(jiān)督位姿與深度計算方法,其特征在于,所述步驟S6中損失函數(shù)為:
LTotal=LReconstruction+β*LSmooth+γ*LTwin
其中,Lreconstruction為,Lsoooth為深度估計結(jié)果的平滑誤差,β和γ為權(quán)重系數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的無監(jiān)督位姿與深度計算方法,其特征在于,所述步驟S6中損失函數(shù)利用Adam優(yōu)化方法進(jìn)行訓(xùn)練。
8.一種無監(jiān)督位姿與深度計算的系統(tǒng),其特征在于,包括位姿網(wǎng)絡(luò)模塊TNet、深度網(wǎng)絡(luò)模塊DNet、圖像視覺重建模塊V和損失函數(shù)模塊;位姿網(wǎng)絡(luò)模塊TNet進(jìn)行位姿估計,深度網(wǎng)絡(luò)模塊DNet進(jìn)行深度估計,圖像視覺重建模塊V進(jìn)行圖像投影,位姿網(wǎng)絡(luò)模塊TNet和深度網(wǎng)絡(luò)模塊DNet通過損失函數(shù)模塊約束。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的無監(jiān)督位姿與深度計算的系統(tǒng),其特征在于,所述模塊TNet包含編碼器和孿生模塊,編碼器包含卷積層和激活函數(shù),孿生模塊包含相同結(jié)構(gòu)的位姿預(yù)測模塊,位姿預(yù)測模塊包含ConvLstm和卷積層;模塊DNet包含編碼器和解碼器,編碼器包含卷積層和Dwise,解碼器包含反卷積層、卷積層和Dwise。
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