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题名/责任者:

基于深度学习的双目视觉立体图像感知研究/张亚茹著

出版发行项:

徐州:中国矿业大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5646-6594-4/CNY48.00

载体形态项:

119页:图 (部分彩图);26cm

个人责任者:

张亚茹 著

学科主题:

机器学习-应用-计算机视觉-图象处理-研究

中图法分类号:

TP391.413

一般附注:

安徽理工大学引进人才科研启动基金 (2021yjrc37) 资助 安徽省高等学校科学研究项目 (2022AH050830) 资助

书目附注:

有书目 (第107-119页)

提要文摘附注:

本书从深度学习网络的构建入手,对立体超分辨率和立体匹配展开研究。构建了特征提取子网络算法, 获得了多尺度和多层级的图像特征, 增强了图像表征的鲁棒性和判别性, 实现了多样化的特征学习。考虑单图超分辨率网络具有感知并重建单幅图像的学习能力, 提出了注意力立体融合模块和增强型跨视图交互策略, 有效整合了两个单图超分辨率分支以及模块之间的信息交互。考虑现有代价聚合网络需要较高的计算成本来聚合代价体, 构建了三维注意力聚合编解码代价聚合网络, 利用较小的运行时间提高了代价聚合网络的学习与推理能力, 获得了精准的立体视差估计值。

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