UrNet: un modelo basado en UNet con mecanismo residual para la estimación de profundidad monocular
Autores: Duong, Hoang-Thanh; Chen, Hsi-Min; Chang, Che-Cheng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
UrNet: un modelo basado en UNet con mecanismo residual para la estimación de profundidad monocular
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Sistemas de vehículos autónomos
Estimación de profundidad
Estimación de profundidad monocular
UNet
URNet
Conjunto de datos KITTI
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 53
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas de vehículos autónomos dependen en gran medida de la estimación de profundidad, lo que facilita la mejora de la precisión y estabilidad en los sistemas de toma de decisiones automatizados.
Descripción
Los sistemas de vehículos autónomos dependen en gran medida de la estimación de profundidad, lo que facilita la mejora de la precisión y estabilidad en los sistemas de toma de decisiones automatizados.