发明专利已授权

一种基于级联几何上下文神经网络的双目视差估计方法

📄 申请号：CN201811038173.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-09-06

公开号

CN109472819B

公开日

2021-12-28

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_55

IPC 分类号

G06T7_55 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

神经网络人工智能算法计算机视觉立体视觉神经网络

应用场景

自动驾驶, 机器人导航, 三维重建, 增强现实, 无人机避障

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摘要

本发明提出了一种基于级联几何上下文神经网络的双目视差估计方法；本发明设计了一种新的级联卷积神经网络Cascaded GCNet(CGCNet)，该网络主要通过改进GCNet,通过将3d卷积和原有的2d卷积操作结合，得到了较好的视差图特征表述，有利于后续网络训练；并且利用RefineNet对GCnet网络输出的粗糙视差图进行优化，迭代求精，提高了视差图的预测精度；RefineNet优化过程中，利用难例挖掘使得网络模型专注于难得样本学习，以此提高本网络对于不同复杂度图像对的视差估计精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：27 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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