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【发明授权】基于混合2D卷积和伪3D卷积的立体匹配方法_深圳先进技术研究院_202011436492.0 

申请/专利权人:深圳先进技术研究院

申请日:2020-12-11

公开(公告)日:2024-05-17

公开(公告)号:CN112489097B

主分类号:G06T7/33

分类号:G06T7/33;G06T17/00

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.05.17#授权;2021.03.30#实质审查的生效;2021.03.12#公开

摘要:本发明涉及计算机视觉领域,具体涉及一种基于混合2D卷积和伪3D卷积的立体匹配方法HybridNet;其方法包括以下步骤:基于预设参数提取图像特征,得到特征图;基于特征图生成代价卷;通过PSMNet结构得到代价聚合后的代价卷;最后通过视差回归得到初始视差图;通过初始视差图得到残差代价卷,残差聚合后得到视差残差优以化初始视差图;其中,在PSMNet结构和残差聚合中将3D卷积换成混合2D卷积和伪3D卷积的组合;对视差图采用CSPNet的方法进行深度图优化;结合2D卷积来近似实现3D卷积的功能,这种数据切换操作不含可学习的参数以及不会产生计算量;本发明的混合2D卷积以及伪3D卷积的代价聚合方式可以在微小的精度损失的情况下,极大的降低现有模型的计算量。

主权项:1.基于混合2D卷积和伪3D卷积的立体匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:基于预设参数提取图像特征,得到特征图;基于所述特征图生成代价卷;通过PSMNet结构代价聚合得到代价聚合后的代价卷,通过视差回归得到初始视差图;其中,在PSMNet结构中将3D卷积换成混合2D卷积和伪3D卷积的组合;通过初始视差生成残差代价卷,通过残差代价聚合,得到视差残差优化初始视差图;其中,残差代价聚合的3D卷积换成混合2D卷积和伪3D卷积的组合;对优化的视差图采用CSPNet的方法进行深度图进一步优化;所述匹配方法还包括采用PSMNet的沙漏结构的版本通过视差回归得到初始视差图,并将其3D卷积换成上述混合2D卷积与伪3D卷积组合;对代价卷采用深度切换方式及2D卷积公式代价聚合,在所述深度切换方式的基础上采用所述2D卷积与所述伪3D卷积间隔排列的方式。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 深圳先进技术研究院 基于混合2D卷积和伪3D卷积的立体匹配方法

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