[01556580]基于端到端神经网络的视差图获取方法
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于端到端神经网络的视差图获取方法,主要解决现有获取视差图时大量搜索与迭代计算导致实时性差的问题。其方案是：1.利用特征学习网络与视差重构网络构建三维重构网络,其中特征学习网络设有结构相同的两个分支,每个分支结构设有五个网络层,视差重构网络设有三个网络层,这两个网络通过一个全连接网络层连接;2.将虚拟场景与现实场景数据分别输入至三维重构网络,通过训练该网络确定其权重参数;3.将拍摄的同步左右视图输入至确定权重参数后的三维重构网络,获得视差图。本发明避免了复杂的预处理,减小了搜索与迭代计算量,能满足更高的实时性要求,可用于双目相机、机器人视觉导航、工业自动化领域。