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基于自注意力机制和多尺度代价聚合的双目深度估计方法
被引量：
1
1
作者
李恒宇
许晓俊
+2 位作者
杨小康
刘军
刘靖逸
《中国测试》
北大核心
2025年第8期122-130,共9页
针对无人系统在室外场景中细长、弱纹理等物体的深度估计困难问题,提出一种基于自注意力机制和多尺度代价聚合的双目深度估计方法。首先,利用可变形卷积和空洞金字塔卷积,改善特征提取模块的特征提取能力;其次,采用多尺度的匹配代价计算...
针对无人系统在室外场景中细长、弱纹理等物体的深度估计困难问题,提出一种基于自注意力机制和多尺度代价聚合的双目深度估计方法。首先,利用可变形卷积和空洞金字塔卷积,改善特征提取模块的特征提取能力;其次,采用多尺度的匹配代价计算,兼顾视差估计的全局连续性和细节信息;然后,匹配代价聚合模块引入自注意力机制,以解决代价体值分布不均的问题;之后,通过视差回归获得最终估计视差。最终,通过消融实验和对比实验对深度估计方法的性能进行验证。实验结果表明,在满足无人系统基本实时性的条件下,该方法使D1指标降低至1.28%,EPE指标降低至0.614像素,有效提升视差估计的精度。此外,定性评估显示,该方法在细长和低纹理物体的深度估计上取得不错的效果。
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关键词
深度估计
卷积网络
代价计算
自注意力
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题名
基于自注意力机制和多尺度代价聚合的双目深度估计方法
被引量：
1
1
作者
李恒宇
许晓俊
杨小康
刘军
刘靖逸
机构
上海大学机电工程与自动化
学院
济宁学院数学与大数据学院
出处
《中国测试》
北大核心
2025年第8期122-130,共9页
基金
国家自然科学基金(62073209,61991410)
中国博士后科学基金(2024M751933)
+3 种基金
上海市“超级博士后”激励计划(2023316)
山东省自然科学基金(ZR2020KA005)
海洋工程装备检测试验技术国家工程实验室2024年开放课题基金(750NEL-2024-01)
教育部人文社科规划基金项目(23YJAZH081)。
文摘
针对无人系统在室外场景中细长、弱纹理等物体的深度估计困难问题,提出一种基于自注意力机制和多尺度代价聚合的双目深度估计方法。首先,利用可变形卷积和空洞金字塔卷积,改善特征提取模块的特征提取能力;其次,采用多尺度的匹配代价计算,兼顾视差估计的全局连续性和细节信息;然后,匹配代价聚合模块引入自注意力机制,以解决代价体值分布不均的问题;之后,通过视差回归获得最终估计视差。最终,通过消融实验和对比实验对深度估计方法的性能进行验证。实验结果表明,在满足无人系统基本实时性的条件下,该方法使D1指标降低至1.28%,EPE指标降低至0.614像素,有效提升视差估计的精度。此外,定性评估显示,该方法在细长和低纹理物体的深度估计上取得不错的效果。
关键词
深度估计
卷积网络
代价计算
自注意力
Keywords
depth estimation
convolutional network
cost computation
self-attention
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自注意力机制和多尺度代价聚合的双目深度估计方法
李恒宇
许晓俊
杨小康
刘军
刘靖逸
《中国测试》
北大核心
2025
1
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引证文献
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