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本发明提供了一种基于对比学习的单目深度估计网络的优化方法，包括以下步骤：数据集组织；采用无监督的深度估计网络预测得到初始深度图；对初始深度图进行数据预处理；使用时序参考网络对初始深度图进行优化；计算损失函数，根据对比学习的思想设计一致性损失函数，优化整个网络。在网络训练方面，本发明通过参考对比学习的训练思想，设计了一致性损失函数，通过对不同信源的输出进行一致性约束，增加了网络的特征表达，提升了深度估计的准确性。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113077505 A
(43)申请公布日 2021.07.06
(21)申请号 202110417560.7
(22)申请日 2021.04.19
(71)申请人 大连理工大学人工智能大连研究院
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