基于多任务学习的立体匹配算法
引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。
文件下载
评论信息
其他资源
- 【PDF】《Machine learning A Probabilistic Perspective》 MLAPP；by Kevin Murphy
- EPC原理与实践 PDF高清扫描版 易飞 刘晓丰 史相斌 何宇 编著
- 现代控制理论课后习题 张嗣瀛 高立群
- AD9KeyGen AD9license生成器
- excel自动生成创建表sql语句，支持MySql，Oracle，SQLServer三种创建方式，方便管理
- EAS License 文件
- DSP芯片的uPP接口与FPGA通信代码
- msp430万年历源代码
- 6款android小游戏；附带源码和教程
- 2017卜东波算法设计与分析考试试题
- Java Web酒店管理系统
- 数学建模-最短路问题
- 模糊数学精华.rar
- MySQLNULL值简介
- pingplotter_install(1).exe
- 数字调制simulink仿真.rar
- NISwGSP (natural image stitching with the global similarity prior)算法
- 微信 自定义标签代码
- VB.NET进销存程序设计高清PDF版
- 操作系统课程设计 便于直接存取的索引文件结构
- 路由器刷机失败变砖修复办法
- libpng-1.0.10rc1.tar.tar
- Operating Systems: Three Easy Pieces
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明