✨ 长期致力于机械臂、单目深度估计、Transformer、避障路径规划、视觉避障研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1基于Swin Transformer改进的单目深度估计网络模型设计端到端的深度估计网络编码器采用Swin-Tiny作为骨干输入单目RGB图像分辨率640×480。Swin Transformer通过窗口自注意力和偏移窗口注意力捕获全局上下文相比CNN骨干在深度边缘锐度上提升明显。在编码器输出四个不同尺度的特征图(1/4,1/8,1/16,1/32分辨率)然后通过特征金字塔融合模块(FPN)逐步上采样在每个上采样阶段引入通道注意力与空间注意力级联的互补模块。损失函数采用尺度不变对数误差和边缘梯度损失的组合权重分别为0.85和0.15其中边缘梯度损失使用Sobel算子提取深度图梯度惩罚预测深度与真实深度在边缘处的差异。网络在NYU Depth v2数据集上预训练然后在自定义的医学检测实验室数据集(含1200张图像配备结构光深度真值)上微调15个周期。最终模型在测试集上的绝对相对误差为0.087均方根误差0.312米相比基线ResNet50模型误差降低约19%。推理速度达到每秒22帧满足机械臂实时避障需求。输出的深度图经过中值滤波和空洞填充后转换为三维点云再使用八叉树地图(分辨率0.02米)表示环境。import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchvision.models.swin_transformer import swin_t class SwinDepthEstimator(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() backbone swin_t(weightsDEFAULT) self.features nn.Sequential(*list(backbone.children())[:-2]) # 解码器: 四个上采样块 self.up4 self._make_up_block(768, 384) self.up3 self._make_up_block(384, 192) self.up2 self._make_up_block(192, 96) self.up1 self._make_up_block(96, 32) self.final_conv nn.Conv2d(32, 1, kernel_size3, padding1) def _make_up_block(self, in_ch, out_ch): return nn.Sequential( nn.Upsample(scale_factor2, modebilinear, align_cornersFalse), nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding1), nn.BatchNorm2d(out_ch), nn.ReLU(inplaceTrue) ) def forward(self, x): # 提取多尺度特征 f1 self.features[0:4](x) # 1/4 f2 self.features[4:6](f1) # 1/8 f3 self.features[6:8](f2) # 1/16 f4 self.features[8:](f3) # 1/32 d4 self.up4(f4) d3 self.up3(d4 f3) d2 self.up2(d3 f2) d1 self.up1(d2 f1) depth self.final_conv(d1) return depth # 损失函数 def silog_loss(pred, target, mask): log_diff torch.log(pred[mask]) - torch.log(target[mask]) return torch.sqrt(torch.mean(log_diff**2) - 0.5*(torch.mean(log_diff)**2)) model SwinDepthEstimator() dummy torch.randn(1, 3, 480, 640) out_depth model(dummy) print(深度图输出形状:, out_depth.shape)