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融合注意力机制和多层动态形变卷积的多视图立体视觉重建方法
被引量：
1
1
作者
孙凯
张成
+1 位作者
詹天
苏迪
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3631-3641,共11页
针对现有多视图立体视觉(Multi-View Stereo,MVS)技术提取弱纹理区域和非郎伯体曲面特征信息不充分及重建效果不理想问题,提出一种融合注意力机制和多层动态形变卷积的AMDC-PatchmatchNet方法。构建一种融合坐标注意力的特征提取网络,...
针对现有多视图立体视觉(Multi-View Stereo,MVS)技术提取弱纹理区域和非郎伯体曲面特征信息不充分及重建效果不理想问题,提出一种融合注意力机制和多层动态形变卷积的AMDC-PatchmatchNet方法。构建一种融合坐标注意力的特征提取网络,能更准确地捕捉重建对象的边缘形状和纹理特征,同时融合一种基于动态形变卷积的自适应感受野模块,根据不同尺度的特征自适应调整感受野的大小和形状,获得兼具全局和细节的特征表示。在DTU数据集上的测试结果表明,所提方法相较于主流MVS方法,点云重建整体性指标提高2.8%,并且在航空影像数据集上验证了模型的泛化能力。
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关键词
多视图立体视觉
注意力机制
动态形变卷积
深度学习
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职称材料
题名
融合注意力机制和多层动态形变卷积的多视图立体视觉重建方法
被引量：
1
1
作者
孙凯
张成
詹天
苏迪
机构
北京理工大学宇航学院飞行器动力学与控制教育部重点实验室
杭州极弱磁场国家重大科技基础设施研究院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3631-3641,共11页
文摘
针对现有多视图立体视觉(Multi-View Stereo,MVS)技术提取弱纹理区域和非郎伯体曲面特征信息不充分及重建效果不理想问题,提出一种融合注意力机制和多层动态形变卷积的AMDC-PatchmatchNet方法。构建一种融合坐标注意力的特征提取网络,能更准确地捕捉重建对象的边缘形状和纹理特征,同时融合一种基于动态形变卷积的自适应感受野模块,根据不同尺度的特征自适应调整感受野的大小和形状,获得兼具全局和细节的特征表示。在DTU数据集上的测试结果表明,所提方法相较于主流MVS方法,点云重建整体性指标提高2.8%,并且在航空影像数据集上验证了模型的泛化能力。
关键词
多视图立体视觉
注意力机制
动态形变卷积
深度学习
Keywords
multi-view stereo vision
attention mechanism
dynamic deformable convolution
deep learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
融合注意力机制和多层动态形变卷积的多视图立体视觉重建方法
孙凯
张成
詹天
苏迪
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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