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题名基于损失自注意力机制的立体匹配算法研究
被引量：4
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作者
郭乾宇
武一
刘华宾
赵普
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机构
河北工业大学电子信息工程学院
河北工业大学电子与通信工程国家级实验教学示范中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第7期2236-2240,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(E2020202042)
河北省自然科学基金资助项目(51977059)。
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文摘
针对现有的立体匹配算法在阴影、物体边缘和光照反射等区域匹配困难且存在大量错误结果的问题,设计了一种可拆卸的损失自注意力网络(loss self-attention net,LSAnet)查找图像中的匹配困难区域。LSAnet的网络各层相互稠密连接,应用了空洞卷积来扩大感受野,并以立体匹配算法生成的损失分布为标签,能够动态地进行有监督训练,最终生成匹配困难区域掩膜辅助立体匹配网络进行更好的优化;同时,改进了立体匹配网络中经典的特征匹配代价卷结构,降低了后续3D卷积的计算负荷,提高了匹配效率。实验结果表明,该算法相比于基准算法精度更高,并且可以提高算法对于匹配困难区域的鲁棒性。
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关键词
机器视觉
立体匹配
注意力机制
双目视觉
特征匹配代价计算
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Keywords
machine vision
stereo matching
attention mechanism
binocular vision
feature matching cost calculation
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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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