文档名：结合注意力机制与路径聚合的多视图三维重建
摘要：目前基于学习的多视图三维重建研究已经取得了显著成果,但依然存在特征提取不完全和成本代价体之间相关性差的问题,从而导致重建精度不高.针对这一问题,设计了一种级联网络PAA-MVSNet.为了获得输入图像更加完整和准确的特征信息,该模型采用了"自顶向下"的特征提取方法,在不同尺度上进行特征提取,并将这些特征进行拼接,最后输出3个不同尺度的特征层;此外,引入改进的SE注意力模块优化三维代价体正则化过程,增强了代价体成本体积之间的相关性,提高了重建的精度和完整性.在DTU数据集上和基准网络CasMVSNet相比,该模型的准确性误差和完整性误差指标分别降低了5％和1.4％,且相较于其他模型均有不同程度提升.此外TanksandTemples数据集上的实验结果表明,该模型有很好的泛化性.提出的基于路径聚合的特征提取模块和注意力优化代价体正则化模块均取得了效果,在重建精度上相比于其他模型都有一定的提升,验证了该模型的有效性.
作者：王云艳 朱镇中 熊超 Author：WANGYunyan ZHUZhenzhong XIONGChao
作者单位：湖北工业大学电气与电子工程学院,武汉430068;襄阳湖北工业大学产业研究院,湖北襄阳441100湖北工业大学电气与电子工程学院,武汉430068
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(19)
分类号：TM391.4
关键词：深度学习 多视图立体匹配 路径聚合 SE+模块
Keywords：deeplearning multi-viewstereomatching pathaggregation SE+module
机标分类号：TP391G64TP183
在线出版日期：2023年12月4日
基金项目：国家自然科学基金结合注意力机制与路径聚合的多视图三维重建[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(19)王云艳 朱镇中 熊超目前基于学习的多视图三维重建研究已经取得了显著成果,但依然存在特征提取不完全和成本代价体之间相关性差的问题,从而导致重建精度不高.针对这一问题,设计了一种级联网络PAA-MVSNet.为了获得输入图像更加完整和准确的...参考文献和引证文献
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