資料介紹
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有強大的表征能力而被廣泛用于圖像處理算法,但其在處理過程中存在耗時和信息損失等不足。為此,提出一種基于非對稱空間金字塔池化模型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。設(shè)計非對稱金字塔池化方法融入立體匹配網(wǎng)絡(luò),以獲取更詳細的圖像特征信息。分別疊加卷積核為3×3和1×1的卷積層,用于融合多尺度信息和提升網(wǎng)絡(luò)收斂速度,同時將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由4層增加至7層,以提高匹配精度。在KIT和 Middlebury數(shù)據(jù)集上進行視差預(yù)測,實驗結(jié)果表明,與基準網(wǎng)絡(luò)相比,該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可使收斂時間縮短約50.1%,匹配錯誤率從6.65%降低至4.78%,在立體匹配中獲得更平滑的視差效果。
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