Invention Grant
- Patent Title: 一种基于卷积神经网络的双目立体匹配方法
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Application No.: CN201810842268.8Application Date: 2018-07-27
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Publication No.: CN109191511BPublication Date: 2021-04-13
- Inventor: 王毅刚 , 陈靖宇 , 张运辉
- Applicant: 杭州电子科技大学
- Applicant Address: 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
- Assignee: 杭州电子科技大学
- Current Assignee: 杭州电子科技大学
- Current Assignee Address: 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
- Agency: 杭州君度专利代理事务所
- Agent 朱月芬
- Main IPC: G06T7/55
- IPC: G06T7/55
Abstract:
本发明提出了一种基于卷积神经网络的双目立体匹配方法，通过改进现有的用于视差估计的DispNet网络模型，利用亚像素卷积来替代原本网络模型中的上采样层。相比于原上采样操作在较高的分辨率图像上进行，亚像素卷积直接在低分辨率图像上进行卷积计算，这不仅提高了计算效率，对于整个网络而言则加快了匹配速度，同时它还提高了网络模型的良好性能，增加了丰富的细节信息，解决了病态区域无法正确匹配的问题。
Public/Granted literature
- CN109191511A 一种基于卷积神经网络的双目立体匹配方法 Public/Granted day:2019-01-11
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