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MsGf: A Lightweight Self-Supervised Monocular Depth Estimation Framework with Multi-Scale Feature Extraction
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AI
DOI：10.3390/s25206380.png)
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摘要
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单目深度估计是计算机视觉中的一个重要组成部分，能够实现3D场景理解，在自动驾驶和增强现实等领域具有关键应用。本文提出了一种基于单幅RGB图像的轻量级自监督框架MsGf，用于多尺度特征提取和伪影消除。所提出的框架首先设计了一个跨维度多尺度特征提取（CDMs）模块。CDMs模块结合了并行多尺度卷积和顺序特征卷积，以最小参数实现多尺度特征提取。此外，还提出了一个Sobel边缘感知引导滤波（SEGF）模块。SEGF模块利用Sobel算子将特征分解为水平方向特征和垂直方向特征，并通过两步滤波生成滤波核，从而有效抑制伪影并更好地捕捉结构和边缘特征。在KITTI和Make3D数据集上进行的大量消融实验和对比实验表明，仅包含0.8 M参数的MsGf能够取得优于当前最先进方法的表现。
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