小鹏AI

基于深度可分离空洞卷积以及分组point-wise卷积改进ESP模块，提出了EESP(Extremely Efficient Spatial Pyramid)模块。ESPNet是用于语义分割的轻量级网络，主要思想基于传统卷积模块设计，提出一种高效空间金字塔卷积模块（ESP Module）该模块包含point-wise卷积和空洞卷积金字塔,有助于减小模型运算量和内存、功率消耗，以提高在终端设备上的适用性。修改深度可分离空洞卷积为stride=2的版本。空洞卷积金字塔使用K组空洞卷积的同时下采样得到低维特征。

如果没有我们的深度不确定性，产生的网格是有噪音的，而且有人工痕迹，而该方法产生了一个准确的三维网格，人工痕迹明显减少。与之前的方法不同的是，这些方法要么使用临时的深度过滤器，要么从RGB-D相机的传感器模型中估计深度的不确定性。di是我们要计算深度的像素周围的低分辨率反深度图中一个像素的反深度（用一个3×3的窗口来采样相邻的深度值)其中wi是公式中用于反深度加样的相同权重，σ 是要计算的像素周围的低分辨率反深度图中一个像素的反深度的方差。得到的深度估计值对每个像素来说都是通过以下方式给出的。