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实时自适应的立体匹配网络算法
被引量：
5
1
作者
曾军英
冯武林
+4 位作者
秦传波
甘俊英
翟懿奎
王璠
朱伯远
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第5期843-849,共7页
立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络(CNN)方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自...
立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络(CNN)方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络(Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet),在网络中嵌入无监督损失模块和残差细化模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高。实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到在线使用的要求。
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关键词
立体匹配
实时自适应
无监督损失
残差细化模块
视差图
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职称材料
题名
实时自适应的立体匹配网络算法
被引量：
5
1
作者
曾军英
冯武林
秦传波
甘俊英
翟懿奎
王璠
朱伯远
机构
五邑大学信息工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第5期843-849,共7页
基金
国家自然科学基金(61771347)
广东省特色创新类项目(2017KTSCX181)
+2 种基金
广东省青年创新人才类项目(2017KQNCX206)
江门市科技计划项目(江科[2017]268号)
五邑大学青年基金(2015zk11)
文摘
立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络(CNN)方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络(Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet),在网络中嵌入无监督损失模块和残差细化模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高。实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到在线使用的要求。
关键词
立体匹配
实时自适应
无监督损失
残差细化模块
视差图
Keywords
stereo matching
real-time adaptive
unsupervised loss
residual refinement module
disparity
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
实时自适应的立体匹配网络算法
曾军英
冯武林
秦传波
甘俊英
翟懿奎
王璠
朱伯远
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019
5
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