光学学报, 2019, 39 (11): 1115001, 网络出版: 2019-11-06   

基于三维卷积神经网络的立体匹配算法 下载: 1202次

Stereo Matching Algorithm Based on Three-Dimensional Convolutional Neural Network
作者单位
1 海军航空大学, 山东 烟台 264001
2 空军航空大学, 吉林 长春 130022
3 信息工程大学, 河南 郑州 450001
4 91977部队, 北京 102200
摘要
对于基于深度学习的立体匹配而言,模型的网络结构对算法精度的影响很大,而算法运行效率也是实际应用中需要考虑的重要因素。提出一种在视差维度上使用稀疏损失体进行立体匹配的方法。采用宽步长平移右视角特征图构建稀疏的三维损失体,使三维卷积模块所需的显存和计算资源均降低数倍。采用多类别输出的方式对匹配损失在视差维度上进行非线性上采样,并结合两种损失函数训练模型,在保证运行效率的同时提高算法精度。在KITTI测试集上,与基准算法相比,所提算法不仅提高了精度,而且运行时间缩短了约40%。
Abstract
For a stereo matching method based on deep learning, network architecture is critical to ensuring the algorithm's accuracy; efficiency is also an important factor to consider in practical applications. A stereo matching method with a sparse cost volume in the disparity dimension is proposed herein. The three-dimensional sparse cost volume is created by shifting right-view features with a large step to substantially reduce the memory and computational resources in a three-dimensional convolution module. The matching cost is nonlinearly sampled via multiclass output in the disparity dimension, and the model is trained by merging two types of loss functions, such that the proposed method's accuracy is improved without any notable reduction in efficiency. The proposed algorithm reduces running time by about 40% while improving accuracy compared with the benchmark algorithm on the KITTI test dataset.

王玉锋, 王宏伟, 于光, 杨明权, 袁昱纬, 全吉成. 基于三维卷积神经网络的立体匹配算法[J]. 光学学报, 2019, 39(11): 1115001. Yufeng Wang, Hongwei Wang, Guang Yu, Mingquan Yang, Yuwei Yuan, Jicheng Quan. Stereo Matching Algorithm Based on Three-Dimensional Convolutional Neural Network[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(11): 1115001.

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