[发明专利]基于深度学习视野自选择网络的密集匹配方法及系统有效
| 申请号： | 202111008702.0 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113807417B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 刘智;李志勇;郭昊珺;官恺;芮杰;王番;刘潇;赵自明;金飞;林雨准;王淑香;尚大帅;马刚;魏麟苏 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;中国人民解放军61363部队 |
| 主分类号： | G06V10/75 | 分类号： | G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于密集匹配技术领域，特别涉及一种基于深度学习视野自选择网络的密集匹配方法及系统，构建深度学习视野自选择网络，包含多层级特征提取模块，匹配代价构建模块，多层级支路视差计算模块，上采样模块，单支路视差计算模块，支路选择权重计算模块，及输出模块；收集场景样本数据，划分为训练样本和测试样本，并分别用于对构建的网络进行训练和测试优化；针对目标场景数据，利用测试优化后的深度学习视野自选择网络选取最佳视野来实现目标场景数据的密集匹配。本发明在模型网络中采用多支路视差计算方式并基于单峰性构建的偏移损失为依据来实现最佳视野选择，能够确保视差不连续边缘匹配效果，提升场景数据匹配精度，具有较好应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视野 选择 网络 密集 匹配 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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