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题名一种弱纹理目标立体匹配网络
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作者
刘泽
姜永利
丁志伟
刘永强
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机构
国能宝日希勒能源有限公司
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出处
《计算机测量与控制》
2024年第4期174-179,187,共7页
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基金
国家自然科学基金(61601213)。
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文摘
现有深度估计方法在高分辨率图像下存在特征提取不够充分、局部信息特征提取差的问题,为此提出一种面向全局特征的Transformer立体匹配网络;该网络采用编码器-解码器的端到端架构,采用多头注意力机制,允许模型在不同子空间中关注不同特征,从而提高特征提取能力;模型将自注意力机制和特征重构窗口结合,能够提高特征的表征能力,弥补局部特征不足的问题,在减少计算负担的同时有效解决Transformer架构计算复杂度高的问题,将模型的计算复杂度保持在线性范围内;在Scene Flow、KITTI-2015数据集上分别进行实验,与现有方法相比,相关指标得到显著提升,验证了模型的有效性和实用性。
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关键词
深度估计
编码器-解码器
自注意力机制
特征重构窗口
全局上下文信息
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Keywords
depth estimation
encoder-decoder
self attention mechanism
feature reconstruction window
global context information
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分类号
TM93
[电气工程—电力电子与电力传动]
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