多维注意力特征聚合立体匹配算法

doi:10.16383/j.aas.c200778

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	多维注意力特征聚合立体匹配算法
	张亚茹; 孔雅婷; 刘彬
刊名	自动化学报
	2022
卷号	48 期号:7 页码:1805-1815
关键词	深度学习立体匹配多维注意力机制信息交互
ISSN号	0254-4156
DOI	10.16383/j.aas.c200778
英文摘要	现有基于深度学习的立体匹配算法在学习推理过程中缺乏有效信息交互,而特征提取和代价聚合两个子模块的特征维度存在差异,导致注意力方法在立体匹配网络中应用较少、方式单一.针对上述问题,本文提出了一种多维注意力特征聚合立体匹配算法.设计2D注意力残差模块,通过在原始残差网络中引入无降维自适应2D注意力残差单元,局部跨通道交互并提取显著信息,为匹配代价计算提供丰富有效的特征.构建3D注意力沙漏聚合模块,以堆叠沙漏结构为骨干设计3D注意力沙漏单元,捕获多尺度几何上下文信息,进一步扩展多维注意力机制,自适应聚合和重新校准来自不同网络深度的代价体.在三大标准数据集上进行评估,并与相关算法对比,实验结果表明所提算法具有更高的预测视差精度,且在无遮挡的显著对象上效果更佳.
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56327]
专题	自动化研究所_学术期刊_自动化学报
推荐引用方式 GB/T 7714	张亚茹,孔雅婷,刘彬. 多维注意力特征聚合立体匹配算法[J]. 自动化学报,2022,48(7):1805-1815.
APA	张亚茹,孔雅婷,&刘彬.(2022).多维注意力特征聚合立体匹配算法.自动化学报,48(7),1805-1815.
MLA	张亚茹,et al."多维注意力特征聚合立体匹配算法".自动化学报 48.7(2022):1805-1815.