基于像素注意力的双通道立体匹配网络

• 作者: 左羽 徐孩 桑海伟 熊伟程 赵勇
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 立体匹配 像素注意力 沙漏型子网络 U型子网络 双通道
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 877-883
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3846字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.05.015

摘要

针对现有立体匹配算法在弱纹理、重复纹理、反射表面等病态区域误匹配率高的问题,提出一种基于像素注意力的双通道立体匹配卷积神经网络PASNet,该网络包括双通道注意力沙漏型子网络和注意力U型子网络.首先,通过双通道注意力沙漏型子网络提取输入图像的特征图;其次,通过关联层得到特征图的代价矩阵;最后,利用注意力U型子网络对代价矩阵进行代价聚合,输出视差图.在KITTI数据集上的实验结果表明,所提出的网络能有效解决病态区域误匹配率高等问题,提升立体匹配精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵勇	贵州师范学院数学与大数据学院	38	285	10.0	16.0
3	熊伟程	贵州师范学院数学与大数据学院	27	34	4.0	4.0
4	左羽	贵州师范学院数学与大数据学院	45	65	5.0	5.0
5	桑海伟	贵州师范学院数学与大数据学院	2	3	1.0	1.0
11	徐孩	北京大学深圳研究生院信息工程学院	1	0	0.0	0.0