심도 예측 뉴 럴 네트워크 는 다양 한 네트워크 구조 에 의해 실현 될 수 있 다 . 일례 에서 , 심도 예측 뉴 럴 네트워크 는 코드 화 부분 및 디코드 부분 을 포함 한다 . 여기 서 , 선택 가능 적 으로 코드 화 부분 은 합성곱 층 및 다운 샘플링 층 을 포함 하 고 , 디코드 부분 은 역 합성곱 층 및 / 또는 업 샘플링 층 을 포함 하 도록 해도 된다 . 또한 , 코드 화 부분 및 / 또는 디코드 부분 은 정규 화 층 을 추가 로 포함 해도 된다 . 본 발명 의 실시 예 는 코드 화 부분 및 디코드 부분 의 구체 적 인 실현 에 대해 한정 하 지 않 는다 . 코드 화 부분 에서 네트워크 층수 의 증가 에 따라 , 특징 맵 의 해상도 가 점차 낮 아 져 , 특징 맵 의 수량 이 점차 많 아 지 고 , 이 에 의해 풍부 한 시멘 틱 특징 및 이미지 의 공간 특징 을 얻 을 수 있 고 , 디코드 부분 에서 특징 맵 의 해상도 가 점차 증대 되 고 , 디코드 부분 에서 최종 적 으로 출력 하 는 특징 맵 의 해상도 가 제 1 심도 맵 의 해상도 와 동일 하 다 .