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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有強(qiáng)大的表征能力而被廣泛用于圖像處理算法，但其在處理過(guò)程中存在耗時(shí)和信息損失等不足。為此，提出一種基于非對(duì)稱空間金字塔池化模型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。設(shè)計(jì)非對(duì)稱金字塔池化方法融入立體匹配網(wǎng)絡(luò)，以獲取更詳細(xì)的圖像特征信息。分別疊加卷積核為3×3和1×1的卷積層，用于融合多尺度信息和提升網(wǎng)絡(luò)收斂速度，同時(shí)將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由4層增加至7層，以提高匹配精度。在KIT和 Middlebury數(shù)據(jù)集上進(jìn)行視差預(yù)測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)相比，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可使收斂時(shí)間縮短約50.1%，匹配錯(cuò)誤率從6.65%降低至4.78%，在立體匹配中獲得更平滑的視差效果。
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