【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种图像的深度图生成方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、目前，图像的深度图生成技术在金融或者医疗领域通过图像构建深度图一般使用cnn卷积架构实现，但是这种网络需要消耗大量的计算资源才能够得到比较好的生成效果，且生成过程中进行了较大面积的遮罩，可见信息变得稀疏，造成信息丢失，导致没有足够多的信息输入模型，在移动端或资源受限设备上进行高效、准确的深度图构建比较困难，从而导致处理效率低。
2、因此，现有的图像的深度图生成方法存在处理效率低的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种图像的深度图生成方法、装置、设备及介质，旨在解决现有技术中图像的深度图生成方法存在处理效率低的问题。
2、为了解决上述问题，第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像的深度图生成方法，其包括：
3、获取输入图像；
4、基于调整策略对所述输入图像进行调整处理得到第一图像特征；
5、基于下采样策略对所述第一图像特征进...
【技术保护点】
1.一种图像的深度图生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于下采样策略对所述第一图像特征进行下采样处理得到第二图像特征之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于下采样策略对所述第一图像特征进行下采样处理得到第二图像特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于调整策略对所述输入图像进行调整处理得到第一图像特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于编码策略对所述第二图像特征进行编码处理得到第三图像特征，包括：
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