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基于引导优化的立体匹配网络: 收藏
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引用; 《四川大学学报（自然科学版）》2024年第4期61卷 232-243页; 作者：李杰昌明源向泽林都双丽梁敏李旭伟山西财经大学信息学院太原030006 四川外国语大学成都学院成都611844 西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 四川大学计算机学院成都610065; 为克服细节区域精细立体匹配问题,本文提出了基于引导优化的立体匹配网络.首先,构建基于引导可变形卷积的引导优化模块,不同于可变形卷积,该模块对额外输入的引导特征进行偏移量和调制标量学习,增强可变形卷积的变形参数学习能力.其次,...; 为克服细节区域精细立体匹配问题,本文提出了基于引导优化的立体匹配网络.首先,构建基于引导可变形卷积的引导优化模块,不同于可变形卷积,该模块对额外输入的引导特征进行偏移量和调制标量学习,增强可变形卷积的变形参数学习能力.其次,设计基于引导优化模块的引导优化立体匹配网络,该网络提出了基于3D代价聚合和2D引导优化聚合的三级串联代价聚合模块,逐步优化细节区域的配准精度.实验结果显示,在SceneFlow、KITTI等标准数据集中,与先进算法相比,该算法可实现细节区域的高精度配准.其中,引导优化模块适用性测试结果显示,在KITTI2015数据集中,增加引导优化模块后GwcNet、AANet等先进算法的D1-noc、D1-all值均产生20%左右的提升.; 来源：详细信息评论

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