一种基于注意力级联代价体神经网络的双目立体匹配方法

本发明提供一种基于注意力级联代价体神经网络的双目立体匹配方法，属于图像处理技术领域。本发明使用双目立体数据集进行训练，建立了高效的立体匹配模型。其中，多尺度的特征提取和代价体构建丰富了感受野，改善了对重复结构、弱纹理或透明物体和遮挡区域的处理效果。同时，本发明引入并改进注意力级联代价体和代价体融合方法减少了代价体中的冗余信息和网络的计算量，保持了计算量、参数量和速度的平衡。...

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Format Patent
LanguageChinese
Published 27.12.2024
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
PHYSICS
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Summary:本发明提供一种基于注意力级联代价体神经网络的双目立体匹配方法，属于图像处理技术领域。本发明使用双目立体数据集进行训练，建立了高效的立体匹配模型。其中，多尺度的特征提取和代价体构建丰富了感受野，改善了对重复结构、弱纹理或透明物体和遮挡区域的处理效果。同时，本发明引入并改进注意力级联代价体和代价体融合方法减少了代价体中的冗余信息和网络的计算量，保持了计算量、参数量和速度的平衡。
Bibliography:Application Number: CN202411561648