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针对基于卷积神经网络的立体匹配算法普遍存在参数量巨大、精度不足等问题,提出一种基于卷积神经网络的高效精准立体匹配算法.首先设计了一个融合多尺寸上下文信息的特征提取网络,提高不适定区域(Ill-posed regions)的匹配精度;其次,改进现有的相似度计算步骤,在保证匹配精度的同时,大量减少了网络的参数量;最后,提出一种轻量级的基于注意力机制的视差精修算法,从通道与空间维度上关注并修改初始视差图错误的像素点.与GC-Net在标准数据集Sceneflow上的对比实验表明,该算法在参数量减少14%的同时,匹配精度提高超过了50%. 相似文献
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由多维星座经星座运算得到用户码本的典型稀疏码多址接入（SCMA）码本设计方案中,多维星座设计的复杂度和最优星座运算确定的难度实际上增加了码本设计难度,对此,分析了SCMA码本对消息传递算法（MPA）具体过程的影响,提出了一种以最大化距离谱最小元素为准则的SCMA码本设计方案.所提方案将多维星座的设计和星座运算的确定过程转化为简单的码本设计参数选择过程.在不影响用户码本唯一可译码性的前提下,通过替换部分码本设计参数,降低了参数选择复杂度.仿真结果表明,采用所提基于距离谱的码本设计方案与现有的码本设计方案相比,系统的误比特率性能有显著改善. 相似文献
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