基于三角测量与密集化稀疏点的深度估计神经网络编程

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本文介绍了使用三角测量和稠密化稀疏点的深度估计神经网络,通过PyTorch实现,包括网络结构、训练过程和预训练模型的加载。该网络能够从单张图像预测像素深度,对计算机视觉的深度感知具有价值。

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基于三角测量与密集化稀疏点的深度估计神经网络编程

深度估计是计算机视觉领域中一个重要的任务,其目标是从单张图像中预测场景中每个像素的深度信息。在本文中,我们将介绍一种基于三角测量和稠密化稀疏点的深度估计网络,并提供相应的源代码实现。

深度估计任务中的一个常见方法是利用神经网络,通过训练数据集来学习从图像到深度值的映射。我们将使用PyTorch作为实现深度估计网络的框架。以下是我们实现的代码:

import torch
import torch.nn as nn

class DepthEstimationNetwork(nn.Module):
    def __init__
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