基于加权相似性的MCCNN训练集选择方法

范聪聪; 葛宝瑧; 范怡萍

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基于加权相似性的MCCNN训练集选择方法

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为解决MCCNN网络立体匹配的训练数据集选择问题,研究一种基于相关性比较、余弦相似性和结构相似性的加权度量选择方法,通过实验确定三者的加权系数,使用三者的加权值衡量训练集与待匹配图像数据分布的互相似性、训练集本身的自相似性,以互相似性和自相似性加和值最高的对应数据集作为选择的训练集。通过InStereo2k图像和实拍图像实验,验证了该方法的有效性。

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来源
《计算机工程与设计》 |2022年第1期|110-119|共10页
作者
范聪聪; 葛宝瑧; 范怡萍;
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作者单位

天津大学精密仪器与光电子工程学院;

天津300072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
相似性度量; 加权法; 数据集; 立体匹配网络; 深度学习;

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