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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于自注意力神经网络的单目图像深度估计算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115115685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210634004.X，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种基于自注意力神经网络的单目图像深度估计算法是由霍智勇;陈奕杭设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意力神经网络的单目图像深度估计算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自注意力神经网络的单目图像深度估计算法，本方法中对单目图像进行低级特征预处理，利用自注意力神经网络建立远距离连接，对图像低级特征进行高级特征编码，快速获得图像全局信息，同时采用一种token注意力增强自注意力网络特征表达能力，最后将低级特征与高级特征进行特征融合并进行深度信息解码，针对不同场景的深度范围的尺度差异以及深度图边缘模糊等问题，本发明采用一种尺度不变损失和边缘梯度不变损失函数监督网络学习仿射不变性深度信息。本发明可以快速生成深度信息准确、边缘清晰的深度图。

本发明授权一种基于自注意力神经网络的单目图像深度估计算法在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力神经网络的单目图像深度估计算法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：获取参与训练的多种不同场景的深度数据集； 步骤2：对步骤1中的深度数据集中的真实值进行域统一，并且通过正则化对所有真实值进行尺度缩放； 步骤3：将训练数据集中的图像送入图片预处理网络，生成低级图像特征； 步骤4：将步骤3中的低级图像特征送入自注意力神经网络进行高级特征提取； 步骤4中接收步骤3中的图像特征进行特征编码的自注意力神经网络包含12层，每层均包括多头自注意力网络、多层感知器、层归一化，层与层之间进行串联，并在其中数层中添加token注意力； 在自注意力神经网络第3、6、9和第12层嵌入token注意力，将token向量进行多头注意力计算前，对token向量分别进行最大池化和平均池化操作，然后通过多层感知器得到相应的池化token向量，然后相加并利用sigmoid函数对处理后的token向量进行权重计算，得到TAI，并将其与输入token向量I进行相乘计算； token注意力表达式如下： ； 其中MLP为多层感知器，MaxPool为最大池化层，AvgPool为平均池化层，sigmoid为激活函数； 步骤5：将步骤3和步骤4提取的图像特征送入特征融合模块进行特征融合，并送入深度信息解码器，获得网络预测深度值； 步骤6：利用最小二乘算法对步骤5预测的深度值与步骤2预处理的真实值进行尺度匹配，得到尺度因子与平移因子； 步骤7：利用步骤6获得的尺度因子与平移因子对网络预测值进行尺度变换，并通过尺度不变损失函数和边缘梯度不变损失函数计算损失，进行网络反向传播，得到训练好的且优化损失为全局最小值的网络； 步骤8：将单张任意图片输入到步骤7训练好的网络生成对应的深度信息图。

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