计算机应用研究

作者：杨秀泽,潘明章,李劲,廖晓蓝,王硕,梁科,

单位：广西大学机械工程学院,南宁530004；

关键词：立体匹配,深度估计,注意力,变压器,卷积神经网络,

基金：广西科技基地和人才专项资助项目(2021AC19324)；；

为了改善现有的立体匹配算法在较高的视差估计精度和较快的模型推理速度之间难以保持良好平衡的问题，提出了一种高效、精确的多层级联循环立体匹配网络。首先，设计了一个多层网络，在较高分辨率的特征图上引入位置编码和自注意机制，再利用分层循环细化、级联细化和循环细化的视差细化策略更新视差值，以便更好地恢复立体图像的细节信息；此外，改进了视差迭代更新的策略，在低尺度下采用轻量级群相关层，在高尺度下采用自适应群相关层来更新差异值，降低了视差迭代更新的计算量，提高了模型的推理速度。实验结果表明，该算法相对于其他算法，在取得极具竞争力的视差估计精度情况下，具有较快的模型推理速度。

来源：2023年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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