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申请/专利权人：天津工业大学
摘要：本发明提供了一种基于LightSelf‑Limited‑Attention的混合网络结构光深度估计方法，包括建立U型架构作为模型的总体结构；输入结构光图像，对其进行局部特征提取；模型经过4个阶段的下采样提取特征后再经过4个阶段的上采样恢复特征图的分辨率，在同一阶段使用跳跃连接；建立CNN‑Transformer相结合的基本模块捕获局部和全局特征并应用在每个阶段的训练中，模块包括局部感知单元、轻型自我限制注意力机制和前馈网络三部分；模型在深度估计时融合图像的多尺度特征输出结构光图像的深度图。本发明能够从结构光图像中获得深度信息，提高结构光三维测量精度。
主权项：1.基于LightSelf-Limited-Attention的混合网络结构光深度估计方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：建立U型架构作为模型的总体结构；S2：输入结构光图像，对其进行局部特征提取；S3：模型经过4个阶段的下采样提取特征后再经过4个阶段的上采样恢复特征图的分辨率，在同一阶段使用跳跃连接；S4：建立CNN-Transformer相结合的基本模块捕获局部和全局特征并应用在每个阶段的训练中，模块包括局部感知单元、轻型自限制注意力机制和前馈网络三部分；S5：模型在深度估计时融合图像的多尺度特征输出结构光图像的深度图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津工业大学 基于Light Self-Limited-Attention的混合网络结构光深度估计方法
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