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一种基于空间上下文注意力网络的立体匹配方法

     

摘要

立体匹配可以看作是有监督的学习任务,通过将大量的左右图像输入到卷积神经网络中进行训练,可以获得性能良好的视差图。但是,当前的网络结构对病态区域的视差估计仍然存在困难。为了解决这个问题,提出了一种空间上下文注意力网络,这个网络可以通过聚合全局上下文信息来提高对病态区域的视差估计准确性。实验结果表明,提出的方法在合成数据集Scene Flow和真实场景数据集KITTI 2015中对病态区域的视差估计得了较好的效果。

著录项

  • 来源
    《成都工业学院学报》|2021年第1期|P.7-11|共5页
  • 作者单位

    湖南理工学院信息科学与工程学院 湖南岳阳414006机器视觉与人工智能研究中心 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院信息科学与工程学院 湖南岳阳414006机器视觉与人工智能研究中心 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院信息科学与工程学院 湖南岳阳414006机器视觉与人工智能研究中心 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院信息科学与工程学院 湖南岳阳414006机器视觉与人工智能研究中心 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院信息科学与工程学院 湖南岳阳414006机器视觉与人工智能研究中心 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院信息科学与工程学院 湖南岳阳414006机器视觉与人工智能研究中心 湖南岳阳414006;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    立体匹配; 视差; 注意力机制; 卷积神经网络;

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