典型文献
置信度辅助特征增强的视差估计网络
文献摘要：
视差估计中由于边缘模糊、遮挡、低光照以及少纹理等干扰因素会产出局部困难估计区域,导致有效匹配减少,估计结果的精度降低.为此,提出了一种置信度辅助特征增强的视差估计网络,在基础的视差估计网络中引入置信度估计子网络,为网络估计过程中间的视差结果计算置信度,利用置信度图可知误差较低的点,增强代价空间中对应位置特征值的幅度,达到辅助特征增强的目的.增强后代价空间可恢复得到更精准的视差.在Scene Flow数据集上训练网络,并和近年来的一些方法进行比较.实验结果表明,该方法优于近年来的经典方法.相比于基础网络,平均误差降低了0.0329像素;误差大于1像素的比率降低了0.4个百分点.由此可见该方法可以有效提升视差估计网络的性能.
文献关键词：
立体匹配;深度学习;视差置信度;特征增强
中图分类号：
作者姓名：
柳博谦;刘嘉敏;陈圣伦;王智慧;李豪杰
作者机构：
大连理工大学 国际信息与软件学院,辽宁 大连 116024
文献出处：
引用格式：
[1]柳博谦;刘嘉敏;陈圣伦;王智慧;李豪杰-.置信度辅助特征增强的视差估计网络)[J].计算机工程与应用,2022(15):246-252
A类：
视差置信度
B类：
特征增强,视差估计,遮挡,低光照,干扰因素,出局,信度估计,子网络,结果计算,置信度图,位置特征,后代,复得,Scene,Flow,经典方法,平均误差,像素,百分点,立体匹配
AB值：
0.312491
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