[发明专利]一种基于卷积神经网络的深度图置信度估计方法有效
| 申请号： | 202110313028.0 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113096175B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 李兆歆;王兆其;张小格;朱登明;朱正刚 | 申请（专利权）人： | 苏州中科广视文化科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/55 | 分类号： | G06T7/55;G06V10/82;G06V10/75;G06V10/52;G06V10/80;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0455;G06N3/09 |
| 代理公司： | 苏州见山知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32421 | 代理人： | 胡益萍 |
| 地址： | 215400 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的深度图置信度估计方法，用于多目立体匹配算法所生成深度图的质量评估和后处理操作，该方法包括如下步骤：由多目立体匹配算法生成的深度图计算截断符号距离函数图和法线图；利用U型网络结构对所述截断符号距离函数图、法线图和彩色图进行特征提取，得到特征图；使用卷积长短时记忆结构、预测模块、细化模块和多监督方法由所述特征图预测深度图的置信度并细化估计结果。本发明能对各种多目立体匹配算法所生成的深度图进行质量评估，能鲁棒地估计出多目立体匹配中的深度图置信度，以利于多目立体匹配算法的评估和对深度图的后处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 深度 置信 估计 方法 | ||
【主权项】：
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