基于帧间信息提取的单幅红外图像深度估计 
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Depth Estimation of Single Infrared Image Based on Interframe Information Extraction
1 华东理工大学信息科学与工程学院, 上海 200237
2 东华大学信息科学与技术学院, 上海 201620
图 & 表
图 1. 雷达散点图
Fig. 1. Radar scatter plot
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图 2. 真实深度分层图。(a) 12层; (b) 22层;(c) 32层;(d)原始深度图
Fig. 2. Hierarchies of the ground truth. (a) 12 hierarchies; (b) 22 hierarchies; (c) 32 hierarchies; (d) original ground truth
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图 3. 网络结构图
Fig. 3. Architecture of proposed network
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图 4. (a) 2D和(b) 3D卷积对比
Fig. 4. Comparison of (a) 2D convolution and (b) 3D convolution
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图 5. 采集数据设备
Fig. 5. Data acquisition equipment
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图 6. 红外成像和对应时刻的雷达散点图。(a) 红外成像; (b) 雷达散点
Fig. 6. Infrared imaging and radar scatter plot at corresponding time. (a) Infrared imaging; (b) radar scatter points
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图 7. 传统方法对比。(a)场景1;(b)场景2;(c)场景3;(d)场景4
Fig. 7. Comparison of traditional methods. (a) Scenario1; (b) scenario2; (c) scenario3; (d) scenario4
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图 8. 本文方法与传统方法对比
Fig. 8. Comparison of proposed method with traditional methods
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图 9. 数据联合分布图。(a)场景1;(b)场景2;(c)场景3;(d)场景4
Fig. 9. Data joint distribution. (a) Scenario1; (b) scenario2; (c) scenario3; (d) scenario4
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图 10. 实验结果对比。(a)场景1;(b)场景2;(c)场景3;(d)场景4
Fig. 10. Comparison of experimental results. (a) Scenario1; (b) scenario2; (c) scenario3; (d) scenario4
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表 12D网络残差块卷积步长
Table1. Convolutional kernel stride of 2D network residual blocks
| Layer | Conv1kernel stride | Conv2kernel stride |
|---|
| Init | 1×1 | 1×1 | | Residual block1 init | 1×1 | 1×1 | | Residual block2 init | 2×2 | 1×1 | | Residual block2 init | 2×2 | 1×1 |
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表 23D网络结构
Table2. Architecture of 3D network
| Layer | Channel | Kernel | Stride | Layer | Channel | Kernel | Stride |
|---|
| Conv1 | 64 | 1×1×1 | 1×1×1 | Conv4a | 512 | 1×1×1 | 1×1×1 | | Pool1 | 64 | 1×2×2 | 1×2×2 | Conv4b | 512 | 1×1×1 | 1×1×1 | | Conv2 | 128 | 1×1×1 | 1×1×1 | Pool4 | 512 | 2×2×2 | 2×2×2 | | Pool2 | 128 | 2×2×2 | 2×2×2 | Conv5a | 512 | 1×1×1 | 1×1×1 | | Conv3a | 256 | 1×1×1 | 1×1×1 | Conv5b | 512 | 1×1×1 | 1×1×1 | | Conv3b | 256 | 1×1×1 | 1×1×1 | Pool5 | 512 | 2×2×2 | 2×2×2 | | Pool3 | 256 | 2×2×2 | 2×2×2 | Fc | - | - | |
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表 3对比实验性能评价
Table3. Performance evaluation of comparative experiments
| Method | δ<1.25 | δ<1.252 | δ<1.253 | REL | log 10 | RMSE |
|---|
| Proposed method | 0.769 | 0.899 | 0.938 | 0.196 | 0.081 | 3.112 | | method | 0.752 | 0.890 | 0.925 | 0.218 | 0.087 | 3.201 | | ResNet-32 | 0.741 | 0.875 | 0.919 | 0.241 | 0.087 | 3.285 | | FCN-Vgg | 0.737 | 0.879 | 0.913 | 0.251 | 0.080 | 3.290 | | method | 0.625 | 0.826 | 0.892 | 0.297 | 0.115 | 4.098 | | FCN-AlexNet | 0.575 | 0.806 | 0.890 | 0.320 | 0.121 | 4.101 | | MLP | 0.175 | 0.377 | 0.601 | 6.698 | 0.294 | 9.883 | | SVM | 0.182 | 0.379 | 0.622 | 6.808 | 0.298 | 9.615 | | KNN | 0.182 | 0.656 | 0.505 | 5.420 | 0.385 | 10.250 | | DT | 0.257 | 0.508 | 0.698 | 6.242 | 0.276 | 10.323 |
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顾婷婷, 赵海涛, 孙韶媛. 基于帧间信息提取的单幅红外图像深度估计[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(6): 061010. Tingting Gu, Haitao Zhao, Shaoyuan Sun. Depth Estimation of Single Infrared Image Based on Interframe Information Extraction[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(6): 061010.
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