【摘 要】
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卷积神经网络（CNN）因其强大的表征能力多被用在图像处理算法中，但其在处理过程中存在耗时和信息损失等缺陷。为此，提出一种基于非对称金字塔池化的卷积神经网络结构的立体匹配算
【基金项目】
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国家自然科学基金(31271077);山东省高等学校科技计划项目(J17KA061)
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卷积神经网络（CNN）因其强大的表征能力多被用在图像处理算法中，但其在处理过程中存在耗时和信息损失等缺陷。为此，提出一种基于非对称金字塔池化的卷积神经网络结构的立体匹配算法，首先，提出一个非对称金字塔池化方法，并将其添加进立体匹配网络，使网络获取更详细的图像特征信息；其次，叠加了两种类型卷积层：卷积核为3×3的卷积层，用于多尺度信息融合，卷积核为1×1的卷积层，用于提升网络收敛速度；整个网络由原来的4层增加至7层，提高了网络的匹配精度；最后，在KITTI和Middlebury数据集上进行视差预测。实验结果表明，所提出的立体匹配网络在一定程度上弥补了卷积神经网络所存在的缺陷，与基准算法相比，所提算法收敛时间缩短了约50.1%，匹配错误率从6.65%降低至4.78%，获得了更加平滑的视差效果。
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