基于损失自注意力机制的立体匹配算法研究
Research on stereo matching algorithm based on loss of self-attention mechanism
河北工业大学 a. 电子信息工程学院; b. 电子与通信工程国家级实验教学示范中心, 天津 300401
摘要
针对现有的立体匹配算法在阴影、物体边缘和光照反射等区域匹配困难且存在大量错误结果的问题，设计了一种可拆卸的损失自注意力网络（loss self-attention net，LSAnet）查找图像中的匹配困难区域。LSAnet的网络各层相互稠密连接，应用了空洞卷积来扩大感受野，并以立体匹配算法生成的损失分布为标签，能够动态地进行有监督训练，最终生成匹配困难区域掩膜辅助立体匹配网络进行更好的优化；同时，改进了立体匹配网络中经典的特征匹配代价卷结构，降低了后续3D卷积的计算负荷，提高了匹配效率。实验结果表明，该算法相比于基准算法精度更高，并且可以提高算法对于匹配困难区域的鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(E2020202042)
河北省自然科学基金资助项目(51977059)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0603
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2236-2240
文章编号: 1001-3695(2022)07-051-2236-05
发布历史
[2022-01-10] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版
引用本文
郭乾宇, 武一, 刘华宾, 等. 基于损失自注意力机制的立体匹配算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2236-2240. (Guo Qianyu, Wu Yi, Liu Huabin, et al. Research on stereo matching algorithm based on loss of self-attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2236-2240. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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