融合多尺度特征注意力的双目立体匹配算法.pdfVIP

年月计算机工程与设计

20251Jan.2025

第卷第期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGN

461Vol.46No.1

融合多尺度特征注意力的双目立体匹配算法

11+21

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张嫡李泽平赵勇杨文帮

(,;

1.贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025

,)

2.北京大学深圳研究生院广东深圳518055

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摘要针对现有的立体匹配算法在反光反射纹理模糊纹理复杂边缘等区域推理精度不高的问题提出一种融合多

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尺度特征注意力的立体匹配网络采用改进的金字塔池化模块将金字塔池化结合型架构加强边缘区域有效特征信息

U

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的提取在网络中引入多尺度特征融合的注意力模块融合多尺度代价体和注意力机制增强代价体中不同层次信息量同

,;。

时捕获在不同维度间的信息依赖关系抑制代价体中无关信息采用多阶段的视差精化得到最终的视差图实验结果表

明,预测的精度相比基准网络在、和分别提高了、

MFANetGwcNetSceneFlowKITTI2012KITTI201518.8%

、。

11.6%12%

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关键词深度学习立体匹配双目视觉特征提取多尺度特征注意力改进金字塔池化视差优化

中图法分类号:文献标识号:文章编号:()

TP391A1000-7024202501-0030-07

:/

doi10.16208.issn1000-7024.2025.01.005

j

Binocularstereo-matchinmethodsbasedonattentionfor

g

fusedmulti-scalefeature

11+21

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