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电子发烧友网>电子资料下载>人工智能>基于非对称空间金字塔池化模型的CNN结构

基于非对称空间金字塔池化模型的CNN结构

2021-03-30 | pdf | 4.43 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  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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