现有深度多视图立体(MVS)方法将Transformer引入级联网络,以实现高分辨率深度估计,从而实现高精确度和完整度的三维重建结果。然而,基于Transformer的方法受计算成本的限制,无法扩展到更精细的阶段。为此,提出一种新颖的跨尺度Transfor...现有深度多视图立体(MVS)方法将Transformer引入级联网络,以实现高分辨率深度估计,从而实现高精确度和完整度的三维重建结果。然而,基于Transformer的方法受计算成本的限制,无法扩展到更精细的阶段。为此,提出一种新颖的跨尺度Transformer的MVS网络,在不增加额外计算的情况下处理不同阶段的特征表示。引入一种自适应匹配感知Transformer(AMT),在多个尺度上使用不同的交互式注意力组合。这种组合策略使所提网络能够捕捉图像内部的上下文信息,并增强图像之间的特征关系。此外,设计双特征引导聚合(DFGA),将粗糙的全局语义信息嵌入到更精细的代价体构建中,以进一步增强全局和局部特征的感知。同时,通过设计一种特征度量损失,用于评估变换前后的特征偏差,以减少特征错误匹配对深度估计的影响。实验结果表明,在DTU数据集中,所提网络的完整度和整体度量达到0.264、0.302,在Tanks and temples 2个大场景的重建平均值分别达到64.28、38.03。展开更多
无线随钻测量(measurement while drilling,MWD)中泥浆脉冲信号的提取和正确识别是石油钻井施工中的一个关键技术,它决定着石油钻井过程中井眼轨迹是否正确。对泥浆脉冲信号进行了数值模拟,阐明了它的信号特征。针对PLM(pulse location ...无线随钻测量(measurement while drilling,MWD)中泥浆脉冲信号的提取和正确识别是石油钻井施工中的一个关键技术,它决定着石油钻井过程中井眼轨迹是否正确。对泥浆脉冲信号进行了数值模拟,阐明了它的信号特征。针对PLM(pulse location management)编码的泥浆脉冲信号提取和识别问题,采用二次相关去噪算法,对泥浆脉冲信号的噪声去除进行了研究;在此基础上,运用局部特征和波形特征识别相结合算法,对PLM编码的泥浆脉冲信号位置进行了准确识别;为泥浆脉冲信号的提取和准确识别奠定了基础。最后现场试验结果表明:该算法简单实用,符合工程应用要求。展开更多
文摘现有深度多视图立体(MVS)方法将Transformer引入级联网络,以实现高分辨率深度估计,从而实现高精确度和完整度的三维重建结果。然而,基于Transformer的方法受计算成本的限制,无法扩展到更精细的阶段。为此,提出一种新颖的跨尺度Transformer的MVS网络,在不增加额外计算的情况下处理不同阶段的特征表示。引入一种自适应匹配感知Transformer(AMT),在多个尺度上使用不同的交互式注意力组合。这种组合策略使所提网络能够捕捉图像内部的上下文信息,并增强图像之间的特征关系。此外,设计双特征引导聚合(DFGA),将粗糙的全局语义信息嵌入到更精细的代价体构建中,以进一步增强全局和局部特征的感知。同时,通过设计一种特征度量损失,用于评估变换前后的特征偏差,以减少特征错误匹配对深度估计的影响。实验结果表明,在DTU数据集中,所提网络的完整度和整体度量达到0.264、0.302,在Tanks and temples 2个大场景的重建平均值分别达到64.28、38.03。
文摘无线随钻测量(measurement while drilling,MWD)中泥浆脉冲信号的提取和正确识别是石油钻井施工中的一个关键技术,它决定着石油钻井过程中井眼轨迹是否正确。对泥浆脉冲信号进行了数值模拟,阐明了它的信号特征。针对PLM(pulse location management)编码的泥浆脉冲信号提取和识别问题,采用二次相关去噪算法,对泥浆脉冲信号的噪声去除进行了研究;在此基础上,运用局部特征和波形特征识别相结合算法,对PLM编码的泥浆脉冲信号位置进行了准确识别;为泥浆脉冲信号的提取和准确识别奠定了基础。最后现场试验结果表明:该算法简单实用,符合工程应用要求。