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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>人工智能>基于非對稱空間金字塔池化模型的CNN結構

      基于非對稱空間金字塔池化模型的CNN結構

      2021-03-30 | pdf | 4.43 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　卷積神經網絡因具有強大的表征能力而被廣泛用于圖像處理算法，但其在處理過程中存在耗時和信息損失等不足。為此，提出一種基于非對稱空間金字塔池化模型的卷積神經網絡結構。設計非對稱金字塔池化方法融入立體匹配網絡，以獲取更詳細的圖像特征信息。分別疊加卷積核為3×3和1×1的卷積層，用于融合多尺度信息和提升網絡收斂速度，同時將網絡結構由4層增加至7層，以提高匹配精度。在KIT和 Middlebury數(shù)據(jù)集上進行視差預測，實驗結果表明，與基準網絡相比，該網絡結構可使收斂時間縮短約50.1%，匹配錯誤率從6.65%降低至4.78%，在立體匹配中獲得更平滑的視差效果。

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