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基于扩张注意力与深度最优化校正的多视图三维重建网络
1
作者
徐蕾
雷有元
+3 位作者
朱军
周杰
邵根富
张家铭
《数据采集与处理》
北大核心
2025年第4期1023-1034,共12页
与CVP-MVSNet网络和CasMVSNet网络相比,MVSNet重建网络存在的内存消耗量问题降低了模型处理高分辨率图像时的内存消耗量以及重建点云的准确性误差,但是两者点云的完整性误差却很大。针对此问题,本文提出了基于扩张注意力与深度最优化校...
与CVP-MVSNet网络和CasMVSNet网络相比,MVSNet重建网络存在的内存消耗量问题降低了模型处理高分辨率图像时的内存消耗量以及重建点云的准确性误差,但是两者点云的完整性误差却很大。针对此问题,本文提出了基于扩张注意力与深度最优化校正的多视图三维重建网络DA-MVSNet。DA-MVSNet是以CasMVSNet作为基准网络,额外引入一个融合了深度可分离卷积的并行空洞卷积与注意力模块构成的特征增强网络,增强了重建网络对输入视图的全局特征捕获能力,提升了重建点云的完整度。为进一步提升输出深度图的精度,防止特征增强网络提取过多的视图非相关背景信息导致重建点云准确度的下降,在网络的输出部分还引入了一个基于非线性最小二乘的最优化校正机制模块。结果表明,DA-MVSNet重建网络在室内场景数据集DTU上运行得到的重建点云的准确性误差与完整性误差分别降低了2.5%和4.7%,具有较好的综合性能。但也由于额外引入了增强网络和校正机制,其内存和时间消耗均约高于CVP-MVSNet与CasMVSNet网络。
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关键词
深度学习
三维重建
注意力机制
空洞卷积
最优化校正
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职称材料
题名
基于扩张注意力与深度最优化校正的多视图三维重建网络
1
作者
徐蕾
雷有元
朱军
周杰
邵根富
张家铭
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《数据采集与处理》
北大核心
2025年第4期1023-1034,共12页
基金
国家自然科学基金青年项目(62101275)
国家自然科学基金面上项目(61971167)。
文摘
与CVP-MVSNet网络和CasMVSNet网络相比,MVSNet重建网络存在的内存消耗量问题降低了模型处理高分辨率图像时的内存消耗量以及重建点云的准确性误差,但是两者点云的完整性误差却很大。针对此问题,本文提出了基于扩张注意力与深度最优化校正的多视图三维重建网络DA-MVSNet。DA-MVSNet是以CasMVSNet作为基准网络,额外引入一个融合了深度可分离卷积的并行空洞卷积与注意力模块构成的特征增强网络,增强了重建网络对输入视图的全局特征捕获能力,提升了重建点云的完整度。为进一步提升输出深度图的精度,防止特征增强网络提取过多的视图非相关背景信息导致重建点云准确度的下降,在网络的输出部分还引入了一个基于非线性最小二乘的最优化校正机制模块。结果表明,DA-MVSNet重建网络在室内场景数据集DTU上运行得到的重建点云的准确性误差与完整性误差分别降低了2.5%和4.7%,具有较好的综合性能。但也由于额外引入了增强网络和校正机制,其内存和时间消耗均约高于CVP-MVSNet与CasMVSNet网络。
关键词
深度学习
三维重建
注意力机制
空洞卷积
最优化校正
Keywords
deep learning
3D reconstruction
attention mechanisms
void convolution
optimal correction
分类号
TP391.41 [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
操作
1
基于扩张注意力与深度最优化校正的多视图三维重建网络
徐蕾
雷有元
朱军
周杰
邵根富
张家铭
《数据采集与处理》
北大核心
2025
0
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