基于注意力机制的自监督单目深度估计：方法创新与性能优化.docx
文本预览下载声明
基于注意力机制的自监督单目深度估计：方法创新与性能优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在计算机视觉领域，单目深度估计旨在从单张图像中推断出场景中物体的深度信息，是一项极具挑战性但又至关重要的任务。随着计算机视觉技术的广泛应用，如自动驾驶、机器人导航、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等领域，对准确的深度估计需求日益增长。在自动驾驶中，深度估计可以帮助车辆感知周围环境中物体的距离，从而做出合理的决策，确保行驶安全；在机器人导航中，深度信息有助于机器人理解周围环境，规划运动路径；而在AR和VR应用中，深度估计能够增强虚拟场景与现实场景的融合效果，提升用户体验。
传统的深度估计方法主要依
显示全部