基于DSPP的单目图像深度估计

空洞空间金字塔池化(ASPP)在深度学习各种任务中均有应用,传统ASPP模块只考虑了提升卷积感受视野,但ASPP中的每次空洞卷积选取的像素点分散,会丢失大量像素点间的信息,而深度估计属于密集预测任务。针对ASPP模块这一弊端提出了一种动态密集的DSPP模块。该模块用一种动态卷积代替空洞卷积,结合ASPP的思想,采用不同大小的卷积尺寸,并结合通道注意力充分利用每一层的特征,解决了ASPP丢失信息的问题,与ASPP相比在大大减小模块参数量的前提下,提升了整体模型的准确率。在NYU Depth v2数据集上与主流算法相比,深度图在均方根误差(RMSE)上降低了12.5%,到0.407,并且准确率(δ<1.25)提高了3.4%,达到0.875,验证了算法的有效性。

关于时光的想象

学习到半夜,看着街上黯淡的路灯,顶着一颗大爆炸般的脑袋入睡,然后第二天又顶着一颗如被炸过了的脑袋上学……像这样一天天过着,长这么大,终于开始觉得时间不够用了。时间真的是客观的吗?为什么总觉得时光流逝的快慢很主观,若觉得时间走得太快,它就会缩短一点,再缩短一点。