一种基于注意力机制的视差优化方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011441310.9
IPC分类号：G06T7/33;G06N3/04
申请日期：
2020-12-11
申请人：
华南理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于注意力机制的视差优化方法
申请号	CN202011441310.9	申请日期	2020-12-11
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-16	公开/公告号	CN112509021A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/33 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/20 运动分析（数字视频信号的编解码或解压缩的运动估计入H04N 19/43，H04N 19/51）〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/33 使用基于特征的方法〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;3;3;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	华南理工大学	申请人地址	广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华南理工大学	当前权利人	华南理工大学
发明人	杜娟;李博涵;林登萍
代理机构	广州市华学知识产权代理有限公司	代理人	王东东

摘要

本发明公开了一种基于注意力机制的视差优化方法，使用视差预估主干网络对双目视觉图像进行初始视差值计算，得到预测视差值,所述双目视觉图像包括左图像及右图像；设置多层次信息提取子网络，将注意力机制嵌入到子网络中，将左图像输入后，得到两幅不同维度的特征图；将子网络提取的特征图与视差预估主干网络中不同位置的特征图在对应维度上合并，进行细化视差值计算；采用监督回归损失函数端对端训练网络，所述网络包括视差预估主干网络和多层次信息提取子网络；将待预测的双目视觉图像输入完成训练的网络中，得到对应的视差预测值。本方法提升视差预估结果的精确度和鲁棒性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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