公开(公告)号：CN116205953A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310389141.6

申请日：2023-04-12

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 贾浩 ,  冯淼杰 ,  许刚伟 ,  杨欣

IPC: G06T7/269 ,  G06T7/246 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于分层全相关代价体聚合的光流估计方法，特征编码模块分别提取两帧图像的特征，构建全相关代价体建模两张图像所有像素之间的相似性。分层全相关代价体聚合模块首先将全相关代价体分为更小的块，并在空间上进行重新组合以允许使用2D和3D卷积进行代价聚合；该模块通过分层的方式进行聚合，在块内执行2D卷积进行局部匹配聚合，在块间执行3D卷积进行全局匹配聚合。光流迭代优化模块在每次迭代中基于当前估计光流从全相关代价体中查找匹配信息，与第一帧图像的上下文特征输入到基于卷积GRU的更新模型，得到当前光流的残差，经过多次迭代得到光流估计结果。本发明还提供了相应的基于分层全相关代价体聚合的光流估计装置。

公开(公告)号：CN116664850A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310399294.9

申请日：2023-04-12

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 贾浩 ,  冯淼杰 ,  张肇星 ,  杨欣

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于循环代价体聚合的立体匹配方法，该方法可以逐步融合全局上下文和更新代价体中的匹配细节，从而消除不匹配和歧义。为了促进全面的代价聚合，本发明提出了一种多峰查找策略，基于该策略，几个具有高概率的局部代价体通过GRU进行索引和汇总。此外，本发明还引入了一种级联搜索范围方法，该方法在GRU迭代开始时采用较大的搜索范围，并随着特定的模式逐渐缩小搜索范围。基于所提出的循环代价聚合方法，本发明构建了一个新的立体匹配网络。在立体匹配数据集上的大量实验表明，本发明方法在所有发表的方法中，在KITTI‑12和KITTI‑15立体基准测试排行榜中排名第一。