【摘 要】
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在单目内窥镜场景下人体内组织表面纹理稀疏,视野受限给图像的深度估计带来了一定的困难。针对以上问题,提出了一种基于半稠密COLMAP(structure-from-motion and multi-view stereo generation pipeline)结合动态卷积注意力机制的自监督单目深度估计方法。通过改进的COLMAP进行图像序列预处理,产生加权半稠密深度图作为监督信号,该过程引入加权可
【机 构】
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南华大学 电气工程学院,湖南 衡阳421001;中国科学院人机智能协同系统重点实验室,中国科学院深圳先进技术研究院,广东 深圳518055;中国科学院人机智能协同系统重点实验室,中国科学院深圳先进技术
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在单目内窥镜场景下人体内组织表面纹理稀疏,视野受限给图像的深度估计带来了一定的困难。针对以上问题,提出了一种基于半稠密COLMAP(structure-from-motion and multi-view stereo generation pipeline)结合动态卷积注意力机制的自监督单目深度估计方法。通过改进的COLMAP进行图像序列预处理,产生加权半稠密深度图作为监督信号,该过程引入加权可靠度对半稠密深度图中的干扰点和不准确点进行丢弃或抑制操作,在训练网络中加入了具有动态卷积的注意力机制模型
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为探讨不同恢复措施和生境对高寒矿区渣山植被恢复效果的影响,本研究在青海省木里矿区渣山不同生境(阳坡、平地和阴坡)设置不同恢复措施(对照、施有机肥和覆土)试验,通过测定地上植被特征和土壤理化性质,比较了不同恢复措施和生境对植被和土壤的影响,并基于结构方程模型(SEM)分析了恢复措施和生境影响植被恢复效果的潜在机制.结果表明,不同恢复措施、生境及其交互作用对渣山植被特征和土壤理化性质具有显著影响(P<0.05);覆土和施有机肥在不同生境条件下都能显著提高渣山恢复植被的盖度、密度、高度和生产力,且在覆土措施下植