一种基于证据深度学习的双目匹配不确定性估计方法
基本信息
| 申请号 | CN202111675564.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114372523A | 公开（公告）日 | 2022-04-19 |
| 申请公布号 | CN114372523A | 申请公布日 | 2022-04-19 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/75（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 百晓;王晨;张亮;刘冰;李军;李俊杰;陈科;王晓悦;安辰;程姗 | 申请（专利权）人 | 中国兵器科学研究院 |
| 代理机构 | 北京科迪生专利代理有限责任公司 | 代理人 | 安丽;邓治平 |
| 地址 | 100191北京市海淀区学院路37号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于证据深度学习的双目匹配不确定性估计方法，通过卷积神经网络提取和聚合特征，进而获得一个匹配代价体和三个不确定性体，在匹配代价的指导下，计算出证据分布的四个超参数γ，ν，α和β；最后通过四个超参数计算双目匹配视差值，偶然不确定性和认知不确定性。本发明很好地反映出双目匹配的难易程度，提升不确定性估计的表现，而且面对分布外的数据时能给出较高的认知不确定性。 |
