多尺度特征融合的移动端单目深度估计研究

摘要： 目前基于深度学习的深度估计模型参数量大，难以适应移动端设备。针对此问题，提出一种可以部署在移动端的多尺度特征融合轻量级深度估计方法。首先，以MobileNetV2为主干，提取出4个尺度的特征。然后，通过构建编码器到解码器的跳跃连接路径，将4个尺度的特征进行融合，充分利用融合低层的位置信息和高层的语义信息。最后，融合后的特征通过卷积层得出高精度的深度图像。在NYU Depth D... （共9页）