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基于两阶段代价矩阵和动态注意力的双目立体匹配网络
被引量：
1
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作者
王志成
王泽灏
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1640-1648,共9页
目前大多数先进的双目立体匹配网络通过构建4D代价矩阵以保留图像的语义信息,增加了网络的计算量开销。为了解决上述问题,提出了两阶段的组合代价矩阵和多尺度动态注意力的EDNet++网络。首先从全局的、粗粒度的视差搜索范围上构建的基...
目前大多数先进的双目立体匹配网络通过构建4D代价矩阵以保留图像的语义信息,增加了网络的计算量开销。为了解决上述问题,提出了两阶段的组合代价矩阵和多尺度动态注意力的EDNet++网络。首先从全局的、粗粒度的视差搜索范围上构建的基于相似度的代价矩阵作为引导,在局部的搜索范围上实现细粒度的组合代价矩阵,其次提出基于残差的动态注意力机制,其根据中间结果信息自适应地生成空间上的注意力分布,并且通过迁移实验证明了该方法的有效性,最后在各大公开数据集上的对比实验结果表明,相较于其他方法,EDNet++方法能够达到算法精度和实时性的良好平衡。
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关键词
双目立体匹配
神经网络
注意力机制
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题名
基于两阶段代价矩阵和动态注意力的双目立体匹配网络
被引量：
1
1
作者
王志成
王泽灏
机构
同济大学电子与信息工程学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1640-1648,共9页
基金
中国国防基础研究项目(JCKY 2020206B03)。
文摘
目前大多数先进的双目立体匹配网络通过构建4D代价矩阵以保留图像的语义信息,增加了网络的计算量开销。为了解决上述问题,提出了两阶段的组合代价矩阵和多尺度动态注意力的EDNet++网络。首先从全局的、粗粒度的视差搜索范围上构建的基于相似度的代价矩阵作为引导,在局部的搜索范围上实现细粒度的组合代价矩阵,其次提出基于残差的动态注意力机制,其根据中间结果信息自适应地生成空间上的注意力分布,并且通过迁移实验证明了该方法的有效性,最后在各大公开数据集上的对比实验结果表明,相较于其他方法,EDNet++方法能够达到算法精度和实时性的良好平衡。
关键词
双目立体匹配
神经网络
注意力机制
Keywords
stereo matching
neural network
attention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于两阶段代价矩阵和动态注意力的双目立体匹配网络
王志成
王泽灏
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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