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[1]任瀚实,周志宇,孙树森.基于通道注意力机制的室内场景深度图补全[J].浙江理工大学学报,2023,49-50(自科三):344-352.
　REN Hanshi,ZHOU Zhiyu,SUN Shusen.Depth map completion for indoor scenes based on the channel attention mechanism[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2023,49-50(自科三):344-352.
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基于通道注意力机制的室内场景深度图补全()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第49-50卷
期数:
2023年自科第三期
页码:
344-352
栏目:
出版日期:
2023-05-31

文章信息/Info

Title:
Depth map completion for indoor scenes based on the channel attention mechanism
文章编号:
1673-3851 (2023) 05-0344-09
作者:
任瀚实; 周志宇; 孙树森
浙江理工大学，a.信息科学与工程学院；b.计算机科学与技术学院，杭州 310018
Author(s):
REN Hanshi;  ZHOU Zhiyu;  SUN Shusen
a.School of Information Science and Technology; b.School of  Computer Science and Technology, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
深度图; 深度补全; 深度学习; 注意力机制; 室内场景
分类号:
TP391-41;TP183
文献标志码:
A
摘要:
在深度相机获取的室内场景深度图中，部分像素点缺失深度信息；为补全深度信息，设计了端对端的场景深度图补全网络，在此基础上提出了一种基于通道注意力机制的室内场景深度图补全方法。该方法将场景彩色图与缺失部分深度信息的场景深度图作为场景深度图补全网络的输入，首先提取场景彩色图和深度图的联合特征，并根据通道注意力机制将提取到的联合特征进行解码，得到初始预测深度图；然后借助非局部区域上的传播算法逐步优化场景深度的预测信息，得到完整的场景深度图；最后在Matterport3D等数据集上进行实验，并将该方法与典型方法进行比较分析。实验结果表明，该方法融合了场景彩色图和深度图特征信息，通过注意力机制提高了深度图补全网络的性能，有效补全了深度相机拍摄室内场景时缺失的深度信息。

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]冯杰,马汉杰.基于视频压缩域的深度图推理算法研究[J].浙江理工大学学报,2016,35-36(自科3):421.
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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2022-12-04
网络出版日期：2023-04-10

作者简介： 任瀚实(1997-)，女，吉林吉林人，硕士研究生，主要从事计算机图像和机器学习方面的研究
通信作者： 孙树森，E-mail：shusensun@zstu.edu.cn

更新日期/Last Update: 2023-09-08