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。
桑海伟1,3,徐孩2,熊伟程1,左羽1,赵勇1,2. 基于像素注意力的双通道立体匹配网络[J]. 计算机工程与科学.
SANG Hai-wei1,3,XU Hai2,XIONG Wei-cheng1,ZUO Yu1,ZHAO Yong1,2.
Pixel attention based siamese convolution
neural network for stereo matching
[J]. Computer Engineering & Science.