【摘 要】
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现如今用于立体匹配的深度学习算法都存在网络结构复杂、消耗大的问题.为解决此类问题,提出了一种参数量只有参考网络PSMNet一半的立体匹配端到端网络结构.所提结构在特征提取模块保留大致框架的同时,减少多余卷积层,并融合空间注意力机制和通道注意力机制来汇聚上下文信息;在代价计算模块,通过加大偏移步长减少视差计算输入的视差维度,使视差计算的参数量和消耗大幅度减少;在视差计算中,对匹配成本特征体的输出进行多视差预测;在L1损失函数的基础上加入交叉熵损失函数,这样可在降低消耗的同时保证了模型匹配精度.在KITTI数
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025
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现如今用于立体匹配的深度学习算法都存在网络结构复杂、消耗大的问题.为解决此类问题,提出了一种参数量只有参考网络PSMNet一半的立体匹配端到端网络结构.所提结构在特征提取模块保留大致框架的同时,减少多余卷积层,并融合空间注意力机制和通道注意力机制来汇聚上下文信息;在代价计算模块,通过加大偏移步长减少视差计算输入的视差维度,使视差计算的参数量和消耗大幅度减少;在视差计算中,对匹配成本特征体的输出进行多视差预测;在L1损失函数的基础上加入交叉熵损失函数,这样可在降低消耗的同时保证了模型匹配精度.在KITTI数据集和SceneFlow数据集上对所提模型进行测试,实验结果表明:与基准方法相比,所提模型的参数量减少了58％,精度提升24％.
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