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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于水平可变形注意力模块的双目立体匹配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116777971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310614417.6，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种基于水平可变形注意力模块的双目立体匹配方法是由李保平;陈娜;杨飞;李晖设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于水平可变形注意力模块的双目立体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于水平可变形注意力模块的双目立体匹配方法，属于图像处理领域。本发明为了解决非局部注意力机制计算复杂度高、对于立体匹配任务可能引入不必要或错误的上下文信息，并且没有考虑到立体匹配任务中存在的水平约束和视差连续性约束的问题，本发明通过水平可变形注意力模块处理ResNet骨干网络提取的左右视图的特征，进行进一步的特征处理，处理后的特征通过特征级联形成匹配代价体，然后通过三维卷积视差回归得到最终的视差图。本发明提升了视差图质量。

本发明授权一种基于水平可变形注意力模块的双目立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于水平可变形注意力模块的双目立体匹配方法，其特征在于，该方法包括： S1、双目立体匹配方法的左视图输入第一ResNet骨干网络提取的左视图的特征，双目立体匹配方法的右视图输入第二ResNet骨干网络提取的右视图的特征； S2、第一ResNet骨干网络输出的特征输入第一水平可形变注意力模块进行进一步的特征处理，第二ResNet骨干网络输出的特征输入第二水平可形变注意力模块进行进一步的特征处理； S3、第一水平可形变注意力模块和第二水平可形变注意力模块处理后的特征通过特征级联形成匹配代价体，然后通过三维卷积视差回归得到最终的视差图； 其中，第一水平可形变注意力模块和第二水平可形变注意力模块为相同的水平可形变注意力模块，均包括水平注意力机制和变形卷积模块； 所述水平注意力机制具体包括： 将输入的一元特征表示为X∈RC×H×W其中C、H和W分别为通道数、空间高度和空间宽度； 首先，使用3个具有1×1卷积核的卷积层f_query、f_key和f_value对X进行卷积处理分别得到Q∈RC'×H×W，K∈RC'×H×W和V∈RC×H×W，其中C'＝C2； 然后，将三个输出的特征分别处理，对Q进行张量扁平化和转置处理得到其中N＝H×W；对K和V进行矩阵变维和重采样处理得到和和通过相关性矩阵计算之后经过softmax处理得到注意图Y∈RN×W，表示为： 其中yJ,I表示中第I位置处和中第J位置处特征的相关性，其中n＝N×W，在立体匹配中越相似的特征表示两个空间点之间的视差越可信，相似深度特征间的聚合实现相互增益； 在注意图和价值特征之间进行相关性矩阵运算，得到重新矩阵变维之后的结果Y'∈RC×H×W，最终将上下文特征信息Y'和输入的一元特征X求和，得到特征处理阶段的最终输出A∈RC×H×W，表示为： A＝sumαY',X其中，α是一个可学习参数，用来调整注意力机制的操作权重。

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