【摘 要】
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随着深度学习的发展,人工智能热潮兴起,自动驾驶、移动机器人等技术成为当前的研究热点。这些智能化应用中,双目视觉技术被广泛使用,而立体匹配是双目视觉技术的关键。近年来,卷积神经网络在立体匹配任务中表现出了良好的性能。然而,基于深度学习的立体匹配方法通常使用空间共享的卷积权值,这导致现有方法面临着一个困境,即适合于在平滑区域聚合上下文信息的权值往往会模糊纹理区域的局部匹配细节,反之亦然。本文旨在设计一
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随着深度学习的发展,人工智能热潮兴起,自动驾驶、移动机器人等技术成为当前的研究热点。这些智能化应用中,双目视觉技术被广泛使用,而立体匹配是双目视觉技术的关键。近年来,卷积神经网络在立体匹配任务中表现出了良好的性能。然而,基于深度学习的立体匹配方法通常使用空间共享的卷积权值,这导致现有方法面临着一个困境,即适合于在平滑区域聚合上下文信息的权值往往会模糊纹理区域的局部匹配细节,反之亦然。本文旨在设计一种新颖的区域可分离的立体匹配（region separable stereo matching,RSSM）方法解决这一困境。基于深度学习的立体匹配方法按照聚合网络的卷积类型可以划分为基于二维聚合网络和基于三维聚合网络的方法。其中基于三维聚合网络的方法能在代价体（cost volume）中保留更多通道维度的信息,获得更高的精度。本文提出的RSSM方法可以普遍适用于基于三维聚合网络的立体匹配模型,使现有模型的精度和效率同时得到显著的提高。本方法的核心思想是,根据梯度自适应地将图像分成不同区域,然后有区分性地构造和处理不同区域的代价体。具体来说,为了进行代价聚合,我们提出了一种两阶级联的网络,由区域分组聚合（regional grouping aggregation,RGA）和区域融合聚合（regional fusion aggregation,RFA）组成。在RGA中,卷积沿通道维度分组,并通过分区域监督使每组卷积学习适合于相应区域的权值。通过RGA,每组卷积可以提取并处理最具区域代表性的特征。在RFA中,我们结合图像所有区域的匹配信息,输出最终预测的视差图。我们进一步在特征提取阶段延用区域分组的思想,并对聚合网络中的跳跃连接进行改进,以使我们的方法更好地适用于立体匹配模型。我们在三个公开数据集,即Scene Flow、KITTI 2012和KITTI 2015上进行了实验。实验结果表明我们的方法能显著提高多个最先进的（state-of-the-art）三维立体匹配模型的准确性和效率。同时,在现实场景的优秀表现体现了本方法的应用价值。
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