典型文献
基于HSM-deep模型的高分卫星影像密集匹配
文献摘要：
研究将深度学习立体匹配模型HSM模型应用于卫星影像密集匹配.尽管HSM模型运行速度极快,但输出的视差图分辨率较低,细小地物的轮廓不清晰.通过在HSM模型的特征提取模块增加一个分辨率更高的特征提取层,相应地在代价体正则化金字塔中增加一个分辨率更高的解码器,此外,在特征提取阶段应用了更多的空间金字塔池化层以捕获更广泛的全局上下文信息,构建了HSM-deep模型.实验结果表明,HSM-deep模型的各项精度指标优于其他测试的模型.相比于HSM模型,HSM-deep模型的1PE精度提升明显,能够输出更高分辨率的视差图、更准确地恢复细小结构.
文献关键词：
立体匹配;深度学习;卫星影像;视差图;HSM-deep模型
中图分类号：
作者姓名：
田生辉
作者机构：
中铁第一勘察设计院集团有限公司,陕西 西安 710043
文献出处：
引用格式：
[1]田生辉-.基于HSM-deep模型的高分卫星影像密集匹配)[J].科学技术创新,2022(10):1-4
A类：
1PE
B类：
HSM,deep,高分卫星,卫星影像,密集匹配,立体匹配,匹配模型,模型应用,运行速度,极快,视差图,细小,地物,取模,代价体正则化,塔中,解码器,空间金字塔池化,全局上下文信息,精度指标,精度提升,小结
AB值：
0.276252
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