%0 Journal Article
%A 陈宇航
%A 李剑
%T 一种多视角高精度图片的深度估计方法
%D 2021
%R 10.13190/j.jbupt.2020-255
%J 北京邮电大学学报
%P 101-106
%V 44
%N 5
%X 针对多视图的重建中高精度图片难以有效重建的问题，提出了基于学习的深度估计方法.该方法利用空洞卷积神经网络对图片进行特征提取，利用长短期记忆网络构建并优化三维代价体，并且采取有监督和无监督2种方式进行训练.在2个真实场景中的多视角图片数据集上的实验结果表明，相比于传统方法和其他基于学习的方法，该网络所需的显存大大减少，因此能用于高精度图片的重建，同时，提高了模型深度预测的准确性和完整性.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2020-255