基于MATLAB的单目深度估计神经网络实现

一、技术原理与实现框架

单目深度估计通过神经网络直接从单视角图像预测深度图，核心流程包括：

数据输入：RGB图像 → 网络前向传播 → 深度图输出
特征提取：编码器提取多尺度特征（如ResNet、VGG）
特征融合：跳跃连接（Skip Connection）结合浅层细节与深层语义
深度回归：解码器生成密集深度预测

核心挑战：

单目深度的病态性（同一图像对应多组可能深度）
缺乏几何约束（需依赖数据驱动建模）

二、MATLAB实现步骤

1. 数据准备与预处理

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% 加载KITTI数据集（需提前下载）
dataFolder = 'path_to_kitti_dataset';
imds = imageDatastore(fullfile(dataFolder,'image_2'), ...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
depthds = imageDatastore(fullfile(dataFolder,'proj_depth','groundtruth'),...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

% 数据增强
augmenter = imageDataAugmenter('RandRotation',[0,10],...
    'RandXReflection',true,'RandYReflection',true);
augimds = augmentedImageDatastore([256 512], imds, 'DataAugmentation', augmenter);

% 划分训练集/验证集
[imdsTrain, imdsVal] = splitEachLabel(imds,0.8,'randomized');

2. 网络架构设计（基于FCRN）

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layers = [
    imageInputLayer([256 512 3](@ref)...
    convolution2dLayer(7,64,'Padding','same')...
    batchNormalizationLayer...
    reluLayer...
    
    % 编码器部分（残差块）
    residualBlock(64,64)...
    residualBlock(64,128,'stride',2)...
    residualBlock(128,256,'stride',2)...
    
    % 解码器部分（上采样+跳跃连接）
    transposedConv2dLayer(3,128,'Stride',2,'Cropping','same')...
    concatenationLayer(2,1,3)@ref) % 跳跃连接第3层特征
    convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')...
    transposedConv2dLayer(3,32,'Stride',2,'Cropping','same')...
    convolution2dLayer(3,1,'Padding','same')...
    
    regressionLayer]; % 深度回归输出

% 定义残差块函数
function layers = residualBlock(in_channels,out_channels,stride)
    layers = [
        convolution2dLayer(3,out_channels,'Stride',stride,'Padding','same')...
        batchNormalizationLayer...
        reluLayer...
        convolution2dLayer(3,out_channels,'Stride',1,'Padding','same')...
        batchNormalizationLayer...
        additionLayer(2)@ref) % 残差连接
        reluLayer];
end

3. 训练配置与执行

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options = trainingOptions('adam',...
    'MaxEpochs',100,...
    'MiniBatchSize',16,@ref)...
    'InitialLearnRate',1e-4,@ref)...
    'LearnRateSchedule','piecewise',...
    'LearnRateDropFactor',0.1,@ref)...
    'LearnRateDropPeriod',20,@ref)...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'ValidationData',{imdsVal,depthdsVal},...
    'ValidationFrequency',30,@ref)...
    'Verbose',false,@ref)...
    'Plots','training-progress');

net = trainNetwork(imdsTrain,depthdsTrain,layers,options);

4. 模型评估与可视化

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% 测试集预测
YPred = classify(net,imdsTest);

% 计算评估指标
rmse = sqrt(mean((YPred - depthdsTest.Labels).^2));
abs_rel = mean(abs(YPred - depthdsTest.Labels)./depthdsTest.Labels);
disp(['RMSE: ',num2str(rmse),', Abs Rel: ',num2str(abs_rel)]);

% 深度图可视化
figure;
montage({im2double(imdsTest.Images{1}),YPred(:,:,1)});
title('Input Image vs Predicted Depth');

三、技术优化

多尺度特征融合
- 在编码器中添加空洞卷积（Dilated Convolution）扩大感受野
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```
dilatedConv = convolution2dLayer(3,64,'DilationFactor',2,'Padding','same');
```

几何约束注入

添加SSIM损失增强结构相似性

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layers(end-1) = ssimLossLayer('Name','ssim_loss'); % 自定义SSIM损失层

动态范围压缩

对数变换缓解深度值分布不均

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inputLayer = imageInputLayer([256 512 3](@ref)...
    'Normalization','log');

四、完整代码

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% 完整训练脚本（保存为trainDepthNet.m）
clear; clc;
load('pretrained_resnet50.mat'); % 加载预训练权重

% 修改最后全连接层为回归层
layers = resnet50.Layers;
layers(end-2) = convolution2dLayer(1,1,'Name','depth_output');
layers(end) = regressionLayer('Name','output');

% 迁移学习配置
options = trainingOptions('adam',...
    'InitialLearnRate',1e-5,@ref)...
    'MiniBatchSize',8,@ref)...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'ValidationData',{imdsVal,depthdsVal},...
    'MaxEpochs',50);

net = trainNetwork(imdsTrain,depthdsTrain,layers,options);

参考代码使用matlab搭建神经网络，从单目图像中估计深度值 youwenfan.com/contentcsl/84457.html

参考文献

1\] FCRN网络在KITTI数据集上的实现细节 \[2\] 单目深度估计的几何约束方法 \[3\] MATLAB深度学习工具箱官方文档 \[4\] NYU Depth数据集预处理指南 \[5\] 混合精度训练在MATLAB中的应用