《表4 NYU v2数据集上的实验结果对比Tab.4 Comparison of experimental results on NYU v2 dataset》

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《基于多孔卷积神经网络的图像深度估计模型》

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NYU v2数据集上的实验结果如表4所示，其中包含了误差数据和准确率两项指标。通过结果对比，可以看到本文提出的方法在各项指标上都取得了更好的结果。从表4的误差值及准确率数据中可以看出，在加入图像预处理、多孔卷积结构以及条件随机场优化后，整个网络能够更好地完成图像深度估计任务，相比文献[13-15]以及文献[24]的方法，本文所提出的方法的误差值与对照方法相比获得了最低的误差值和最高的准确率，与具有最优对照结果的文献[15]相比，本文方法的平均相对误差、均方根误差以及对数平均误差分别降低了22.17%、19.3%和29.47%，同时，本文方法的三组准确率也较文献[15]分别提升了14.5%、5.4%和1.44%。