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在自動(dòng)駕駛感知算法中，有一個(gè)重要的分支是單目視覺檢測，在檢測目標(biāo)是單目相機(jī)最困難的地方在于恢復(fù)目標(biāo)物的深度信 息，無論使用小孔成像還是逆透視變換等方法都無法做到任意場景的魯棒，并且在遠(yuǎn)距離也有較好的深度回復(fù)能力。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給我們提供了一種全新的解決思路，使用cnn直接回歸出目標(biāo)在相機(jī)坐標(biāo)系下的深度信息，這種做法可在一定程度上 達(dá)到激光雷達(dá)的效果，令人興奮！如果使用多個(gè)不同焦距的相機(jī)進(jìn)行拼接，完全有可能實(shí)現(xiàn)純視覺感知。 BTS網(wǎng)絡(luò)是目前市面上相對(duì)優(yōu)秀的單目深度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)，他的主要引入了局部平面假設(shè)來回復(fù)深度圖的分辨率，一般市面上都會(huì) 使用encoder+decoder的結(jié)構(gòu)去完成深度估計(jì)，但是在encoder過程中由于stride和pooling會(huì)使得feature的分辨率逐層減小，雖然可 以通過多尺度網(wǎng)絡(luò)，反卷積網(wǎng)絡(luò)，SPP模塊來解決，但是這些解決辦法在恢復(fù)分辨率的時(shí)的做法其實(shí)都比較狂野，效果一般。
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