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基于非对称空间金字塔池化模型的CNN结构

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:4.43 MB | 2021-03-30

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　　卷积神经网络因具有强大的表征能力而被广泛用于图像处理算法，但其在处理过程中存在耗时和信息损失等不足。为此，提出一种基于非对称空间金字塔池化模型的卷积神经网络结构。设计非对称金字塔池化方法融入立体匹配网络，以获取更详细的图像特征信息。分别叠加卷积核为3×3和1×1的卷积层，用于融合多尺度信息和提升网络收敛速度，同时将网络结构由4层增加至7层，以提高匹配精度。在KIT和 Middlebury数据集上进行视差预测，实验结果表明，与基准网络相比，该网络结构可使收敛时间缩短约50.1%，匹配错误率从6.65%降低至4.78%，在立体匹配中获得更平滑的视差效果。

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