实时自适应的立体匹配网络算法

• 作者: 冯武林 曾军英 朱伯远 王璠 甘俊英 秦传波 翟懿奎
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 立体匹配 实时自适应 无监督损失 残差细化模块 视差图
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 843-849
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.05.016

摘要

立体匹配是一个经典的计算机视觉问题.采用传统方法或卷积神经网络(CNN)方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用.针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络(Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet),在网络中嵌入无监督损失模块和残差细化模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高.实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到在线使用的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甘俊英	五邑大学信息工程学院	82	871	14.0	26.0
2	秦传波	五邑大学信息工程学院	16	25	3.0	4.0
3	曾军英	五邑大学信息工程学院	23	58	5.0	7.0
4	翟懿奎	五邑大学信息工程学院	25	110	7.0	9.0
5	冯武林	五邑大学信息工程学院	4	1	1.0	1.0
6	王璠	五邑大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
7	朱伯远	五邑大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0