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联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的大位移光流估计
1
作者
王梓歌
葛利跃
+3 位作者
陈震
张聪炫
王子旭
舒铭奕
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1631-1645,共15页
针对现有深度学习光流估计模型在大位移场景下的准确性和鲁棒性问题,提出了一种联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的图像序列光流估计方法.首先,通过联合深层卷积和标准卷积构建深度超参数卷积以替代普通卷积,提取更多特征并加快光流...
针对现有深度学习光流估计模型在大位移场景下的准确性和鲁棒性问题,提出了一种联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的图像序列光流估计方法.首先,通过联合深层卷积和标准卷积构建深度超参数卷积以替代普通卷积,提取更多特征并加快光流估计网络训练的收敛速度,在不增加网络推理量的前提下提高光流估计的准确性;然后,设计基于交叉关联注意力的特征提取编码网络,通过叠加注意力层数获得更大的感受野,以提取多尺度长距离上下文特征信息,增强大位移场景下光流估计的鲁棒性;最后,采用金字塔残差迭代模型构建联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的光流估计网络,提升光流估计的整体性能.分别采用MPI-Sintel和KITTI测试图像集对本文方法和现有代表性光流估计方法进行综合对比分析,实验结果表明本文方法取得了较好的光流估计性能,尤其在大位移场景下具有更好的估计准确性与鲁棒性.
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关键词
光流
大位移
交叉关联注意力
深度超参数卷积
深度学习
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职称材料
题名
联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的大位移光流估计
1
作者
王梓歌
葛利跃
陈震
张聪炫
王子旭
舒铭奕
机构
南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室
南昌航空大学测试与光电工程学院
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1631-1645,共15页
基金
国家自然科学基金(62222206,62272209)
江西省重大科技研发专项(20232ACC01007)
+3 种基金
江西省重点研发计划重点专项(20232BBE 50006)
江西省技术创新引导类计划项目(2021AEI91005)
江西省教育厅科学技术项目(GJJ210910)
江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金(ET202104413)资助。
文摘
针对现有深度学习光流估计模型在大位移场景下的准确性和鲁棒性问题,提出了一种联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的图像序列光流估计方法.首先,通过联合深层卷积和标准卷积构建深度超参数卷积以替代普通卷积,提取更多特征并加快光流估计网络训练的收敛速度,在不增加网络推理量的前提下提高光流估计的准确性;然后,设计基于交叉关联注意力的特征提取编码网络,通过叠加注意力层数获得更大的感受野,以提取多尺度长距离上下文特征信息,增强大位移场景下光流估计的鲁棒性;最后,采用金字塔残差迭代模型构建联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的光流估计网络,提升光流估计的整体性能.分别采用MPI-Sintel和KITTI测试图像集对本文方法和现有代表性光流估计方法进行综合对比分析,实验结果表明本文方法取得了较好的光流估计性能,尤其在大位移场景下具有更好的估计准确性与鲁棒性.
关键词
光流
大位移
交叉关联注意力
深度超参数卷积
深度学习
Keywords
Optical flow
large displacement
cross correlation attention
depthwise over-parameterized convolution
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的大位移光流估计
王梓歌
葛利跃
陈震
张聪炫
王子旭
舒铭奕
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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