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J-GLOBAL ID：202202264343897369   整理番号：22A1105362

AnyNetに基づく改良型ステレオマッチングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Improved Stereo Matching Algorithm Based on AnyNet

著者 (3件)： Tang Haifeng (College of Electronic Information Engineering, Inner Mongolia University, Hohhot, China) ,  Wang Shubin (College of Electronic Information Engineering, Inner Mongolia University, Hohhot, China) ,  Wang Zehua (College of Electronic Information Engineering, Inner Mongolia University, Hohhot, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 878  ページ： 259-267  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深度推定の多くのアプリケーションにおいて,正確な視差マップは迅速に生成される必要がある。正確な視差マップを得るために,現在の主流アルゴリズムは,主に深い複雑なネットワークアーキテクチャを採用して,それは大量の計算を必要として,リアルタイム場面に適用するのが難しい。しかし,いくつかのリアルタイムネットワークには,低い視差精度があり,また,それらの応用シナリオを制限する。上記の短所に基づいて,本論文はAnyNetステレオマッチングアルゴリズムを改良して,高いリアルタイム性能と高精度を有するステレオマッチングアルゴリズムを提案した。最初に,マルチスケール特徴抽出モジュールを,文脈特徴情報を捕えて,融合するために設計し,次に,注意モジュールを構築して,不良設定領域(反復,無/弱テクスチャ領域)の不整合問題を減らした。本論文で提案したアルゴリズムは,推論の間の多重段階における視差マップを予測でき,実際のニーズに従って計算および精度の量を計量し,対応する段階を適応的に選択する。参照アルゴリズムAnyNetと比較して,KITTI 2015データセット上で評価して,最終的予測視差マップエラー率は2.43%減少し,そして,走行速度は1.24%だけ遅くなった。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  推定 ,  ネットワーク ,  走行速度 ,  特徴抽出 ,  改良 ,  多重化 ,  視差 ,  応用プログラム ,  *ステレオ音響 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 視差画像 ,  マルチスケール ,  実時間 ,  *マッチングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深さ推定 ,  AnyNetステレオマッチングネットワーク ,  注意モジュール ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： ステレオ ,  マッチングアルゴリズム