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為了提高利用深度神經網絡預測單圖像深度信息的精確度，提出了一種采用自監督卷積神經網絡進行單圖像深度估計的方法。首先，該方法通過在編解碼結構中引入殘差結構、密集連接結構和跳躍連接等方式改進了單圖像深度估計卷積神經網絡，改善了網絡的學習效率和性能，加快了網絡的收斂速度;其次，通過結合灰度相似性、視差平滑和左右視差匹配等損失度量設計了一種更有效的損失函數，有效地降低了圖像光照因素影響，遏制了圖像深度的不連續性，并能保證左右視差的一致性，從而提高深度估計的魯棒性;最后，采用立體圖像作為訓練數據，無需標深度監督信息，實現了端到端的單幅圖像深度估計。在 Tensorflow框架下，用KIT和 Cityscapes數據集進行實驗結果表明，與目前的主流方法相比，該方法在預測深度的精確度方面有較大提升，擁有更好的深度預測性能。
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