基于深度学习的双目立体匹配方法

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双目立体匹配技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题。早期的双目立体匹配方法以校正过的核线立体像对作为输入,视差图作为输出。但是受限于算法本身,以及立体匹配问题本身的不确定因素较多,得到的视差图往往精度不高,误匹配较为明显。本文研究了基于深度学习的双目立体匹配技术,论文的主要内容可以概括如下:(1)比较当前主流的双目立体匹配深度学习模型。选出代表性的五种经典深度学习模型,GC-Net(geometry and context network)模型、PSM-Net(pyramid stereo matching network)模型、GWC-Net(group-wise correlation stereo network)模型、HSM-Net(hierarchical deep stereo matching network)模型、Any-Net(Anytime stereo matching network)模型,分析其网络模型的实现方法并复现论文中的代码。(2)提出基于级联代价体和残差学习的实时双目立体匹配算法(Cascade cost volume and Residual learning network),简称CCRL-Net。在立体匹配的特征提取阶段,采用了多尺度提取器,与只提取单一尺度的特征相比,多尺度的特征有利于获取更丰富的上下文信息。在立体匹配的视差优化阶段,采用了残差学习的思想。在立体匹配的代价体构建阶段,采用了级联代价体。消融实验和总体网络结构的基础实验表明,本文提出的多尺度级联代价体模块和残差学习优化模块能够提升在复杂场景下的立体匹配精度。模型在KITTI2015数据集上,三像素精度达到96%以上,并且在一块TITAN RTX显卡上速度也能达到30FPS以上,保持一个速度和精度的平衡。
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