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基于带squeeze-and-excitation模块的ResNeXt的单目图像深度估计方法
温静, 李智宏
计算机应用
2021, 41 (1):
215-219.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060969
针对目前单目图像深度估计任务缺乏对特征通道之间的全局信息关系表示的问题，提出了一种基于SE-ResNeXt的单目图像深度估计方法。首先，通过建模特征通道间的动态且非线性的关系来提高网络的全局信息表示能力；然后，采用特征重标定策略来自适应地重新校准特征通道的响应，从而进一步提升特征利用率；最后，通过ResNeXt结构在不增加模型复杂度的基础上进一步提升方法的性能。实验结果表明，相比与没有采用ResNeXt结构的算法，该方法获得了更低的误差值，其均方根误差（RMSE）降低了10%，绝对相对误差（AbsRel）降低了27%。
参考文献 |
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