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引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。 相似文献
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一般的瘦客户端Web应用无法在客户端实现复杂的图像操作。开发了航空图像判读标图系统软件,它采用了WinForm+Web服务的Windws智能客户端技术,客户端使用WinForm程序完成复杂的图像标图工作,图像数据存储在数据库服务器中,调用Web服务完成数据传输和数据操作,实现了在Web环境下的工作和运行。系统设计中采用原始图像与标图信息双图层分别处理的方式,大大减少了图像数据的网络传输量,详细介绍了系统的实现细节。 相似文献