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針對在傳統(tǒng)機器學習方法下單幅圖像深度估計效果差、深度值獲取不準確的問題，提出了一種基于多孔卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ACNN）的深度估計模型。首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）逐層提取原始圖像的特征圖；其次，利用多孔卷積結(jié)構(gòu)，將原始圖像中的空間信息與提取到的底層圖像特征相互融合，得到初始深度圖；最后，將初始深度圖送入條件隨機場（CRF），聯(lián)合圖像的像素空間位置、灰度及其梯度信息對所得深度圖進行優(yōu)化處理，得到最終深度圖。在客觀數(shù)據(jù)集上完成了模型可用性驗證及誤差估計，實驗結(jié)果表明，該算法獲得了更低的誤差值和更高的準確率，均方根誤差（RMSE）比基于機器學習的算法平均降低了30.86%，而準確率比基于深度學習的算法提高了14.5%，所提算法在誤差數(shù)據(jù)和視覺效果方面都有較大提升，表明該模型能夠在圖像深度估計中獲得更好的效果。
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