基于多重注意力机制的立体匹配算法

作者：陈其博; 葛宝臻; 李云鹏; 权佳宁

来源：激光与光电子学进展, 2021, 1-16.

• 机器视觉
• 立体匹配
• 卷积神经网络
• 双目视觉
• 注意力机制

现有的立体匹配算法在弱纹理、阴影等病态区域匹配效果较差，为了充分利用场景上下文信息来提高视差匹配精度，本文提出一种有效的多重注意力立体匹配算法MAnet（Multi Attention Net）。特征提取阶段通过多种注意力机制，即位置通道注意力和多头十字交叉注意力（Multi-Heads Criss-Cross Attention,MCA），调整特征通道并有选择性地聚合任意范围内的上下文信息，为匹配代价计算提供更有辨识性的特征。通过将MCA扩展到3D卷积中，扩大网络感受野以聚合更准确的匹配代价。对于网络的损失函数，通过加权超过误差阈值部分的损失来提高困难区域的学习能力。本文在KITTI数据集中进行实验验证，KITTI2015测试集误差仅为2.06%，实验结果表明与基准算法相比，本文算法提高了视差精度，有助于改善病态区域的匹配效果。

• 单位
  天津大学; 电子工程学院