基于自适应卷积的视差细化网络

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1 论文标题：基于自适应卷积的视差细化网络

2 作者信息：胡文辉, 周泽豪, 戚 桢：天津工业大学，天津

3 出处和链接：胡文辉, 周泽豪, 戚桢. 基于自适应卷积的视差细化网络[J]. 光电子, 2022, 12(4): 147-158. https://doi.org/10.12677/OE.2022.124017

4 摘要：为提高视差细化的精度，本文提出一种基于自适应卷积的视差细化与采样方法。利用细化假设为视差细化引入其它可用信息，在不同阶段附加不同的信息来增强细化假设。基于自适应传播方法构建局部代价卷，并将聚合操作从空间域转换至视差域，以缓解使用大卷积窗口带来的边界模糊问题，增强在无纹理或弱纹理区域的聚合效果。同时，使用自适应卷积从相似视差平面上更新视差，进而提高视差的精度。对于上采样过程，利用视差自适应采样克服双线性插值导致的精度下降问题。在SceneFlow和KITTI2015数据集上，对算法进行验证，实验结果表明，相比原始方法，本文算法在精度方面有了明显提升，特别是在KITTI2015数据集上，端点误差(EPE)和3像素错误率指标分别提升9.7%和12.5%。

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