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公开(公告)号：CN111462212A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010222042.5
申请日：2020-03-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/593
Abstract: 本发明公开了一种针对双目测距的立体匹配成本体积构造的方法，通过设置阈值对左图特征成本信息与右图特征成本信息进行分组，得到相关联成本信息组；其次通过softmax归一化指数函数，得到每一组相关联成本信息组组内各元素的权重；然后得到一个相关联成本信息值，再将相关联成本信息值扩展为原本的元素个数，保持元素个数不变，得到左图相关成本与右图相关成本；最后将左图相关成本与右图相关成本连接得到相关成本体积。这种方法不会丢失完全相关联信息，增加了相关联信息的利用率，有助于提高系统的性能。
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公开(公告)号：CN112509021B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202011441310.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的视差优化方法，使用视差预估主干网络对双目视觉图像进行初始视差值计算，得到预测视差值,所述双目视觉图像包括左图像及右图像；设置多层次信息提取子网络，将注意力机制嵌入到子网络中，将左图像输入后，得到两幅不同维度的特征图；将子网络提取的特征图与视差预估主干网络中不同位置的特征图在对应维度上合并，进行细化视差值计算；采用监督回归损失函数端对端训练网络，所述网络包括视差预估主干网络和多层次信息提取子网络；将待预测的双目视觉图像输入完成训练的网络中，得到对应的视差预测值。本方法提升视差预估结果的精确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111462212B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202010222042.5
申请日：2020-03-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/593
Abstract: 本发明公开了一种针对双目测距的立体匹配成本体积构造的方法，通过设置阈值对左图特征成本信息与右图特征成本信息进行分组，得到相关联成本信息组；其次通过softmax归一化指数函数，得到每一组相关联成本信息组组内各元素的权重；然后得到一个相关联成本信息值，再将相关联成本信息值扩展为原本的元素个数，保持元素个数不变，得到左图相关成本与右图相关成本；最后将左图相关成本与右图相关成本连接得到相关成本体积。这种方法不会丢失完全相关联信息，增加了相关联信息的利用率，有助于提高系统的性能。
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公开(公告)号：CN112509021A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011441310.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的视差优化方法，使用视差预估主干网络对双目视觉图像进行初始视差值计算，得到预测视差值,所述双目视觉图像包括左图像及右图像；设置多层次信息提取子网络，将注意力机制嵌入到子网络中，将左图像输入后，得到两幅不同维度的特征图；将子网络提取的特征图与视差预估主干网络中不同位置的特征图在对应维度上合并，进行细化视差值计算；采用监督回归损失函数端对端训练网络，所述网络包括视差预估主干网络和多层次信息提取子网络；将待预测的双目视觉图像输入完成训练的网络中，得到对应的视差预测值。本方法提升视差预估结果的精确度和鲁棒性。
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