R-MSFM: 单目深度估计的循环多尺度特征调制

R-MSFM: 单目深度估计的循环多尺度特征调制

摘要:
单目深度估计是计算机视觉中的重要任务之一，它可以为许多应用提供关键的几何信息。然而，由于单目图像的信息有限性质，单目深度估计面临着挑战。本文提出了一种名为循环多尺度特征调制（Recurrent Multi-Scale Feature Modulation, R-MSFM）的方法，通过结合多尺度特征和循环神经网络，来改善单目深度估计的性能。实验结果表明，我们的方法在不同数据集上取得了优于现有方法的结果。

引言:
随着计算机视觉技术的发展，单目深度估计在自动驾驶、增强现实等领域变得越来越重要。然而，由于缺乏立体图像所具有的双目视差信息，单目深度估计任务面临着一些困难。因此，提高单目深度估计的精度和鲁棒性是一个具有挑战性的问题。

方法:
本文提出了R-MSFM方法，它通过循环多尺度特征调制来改善单目深度估计的性能。该方法主要分为以下几个步骤:

1. 特征提取: 首先，我们使用一个预训练的卷积神经网络来提取输入图像的特征。这些特征具有不同的尺度和语义信息。

2. 多尺度特征融合: 然后，我们对提取的特征进行多尺度调制。通过采用不同的滤波器和卷积操作，我们可以提取不同尺度的特征，并将它们进行融合。这种融合的方式有助于捕捉图像的全局和局部特征。

3. 循环神经网络: 在融合的特征上，我们引入了一个循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来建模图像的上下文信息。循环神经网络通过在时间上建立连接，使得前一时刻的状态信息可以传递到后一时刻，从而提供更多的上下文信息。

4. 深度回归: 最后，我们使用