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一种基于空洞卷积和自注意力机制的三维重建方法、系统、设备及介质 

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申请/专利权人:西安电子科技大学;中国人民解放军联勤保障部队第九八七医院

摘要:一种基于空洞卷积和自注意力机制的三维重建方法、系统、设备及介质,方法:通过特征提取网络对输入多个视角的图像进行提取特征;通过可微单应性变换将提取到的特征图转换为代价体;通过代价体正则化将代价体转换为概率体;对概率体进行深度图初始估计,得到初始深度图;对初始深度图优化,得到优化深度图;对初始深度图和优化深度图进行损失计算;对深度图进行融合、通过坐标变换得到稠密点云,最后进行三维点云重建;系统、设备及介质用于实现该方法;本发明通过在特征提取部分引入空洞卷积、在代价体正则化过程中引入自适应通道注意力机制,能够针对不同数据集进行调整,在保证准确性和效率的同时,大幅减少计算资源和时间的消耗。

主权项:1.一种基于空洞卷积和自注意力机制的三维重建方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,通过特征提取网络对输入多个视角的图像进行提取特征,得到特征图;步骤2,通过可微单应性变换将步骤1提取到的特征图转换为代价体Vi;步骤3,通过代价体正则化将步骤2得到的代价体Vi转换为概率体;步骤4,对步骤3得到的概率体进行深度图初始估计,得到初始深度图;步骤5,对步骤4得到的初始深度图优化,得到优化深度图;步骤6,对步骤4得到的初始深度图和步骤5得到的优化深度图进行损失计算,得到损失函数值;步骤7,根据步骤6得到的损失函数值对步骤5生成的优化深度图进行融合,通过坐标变换得到稠密点云,对稠密点云进行三维重建模型可视化,最终得到三维重建模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安电子科技大学 中国人民解放军联勤保障部队第九八七医院 一种基于空洞卷积和自注意力机制的三维重建方法、系统、设备及介质

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