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龙图腾网获悉土豆数据科技集团有限公司申请的专利一种基于注意力增强匹配的递归稠密重建方法及装置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：CN117237253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202311205064.0，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于注意力增强匹配的递归稠密重建方法及装置是由黄乐;周德金;丁宜忠;韩亚梅;张翠翠设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力增强匹配的递归稠密重建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于注意力增强匹配的递归稠密重建方法及装置，该方法包括：获取多张原始图像；在基于扩张卷积的特征金字塔的最低尺度引入ASPP网络，输出最低尺度的最终多尺度聚合特征，并使其与ASPP网络原始输入的分辨率相同；从顶层尺度开始上采样从而获得总的聚合特征；根据总的聚合特征的全局平均池化结果计算总的聚合特征的权重信息，计算加权后的代价面并获得代价体；构建级联正则化网络正则化代价体获得概率体，使用归一化指数函数对概率体的概率值进行归一化，并回归深度图；进行概率体损失和深度图的深度值损失联合训练，解决在弱纹理区域提取表面特征存在困难难以兼顾多尺度信息，在反射面的重建效果差，导致稠密重建结果不完整的问题。

本发明授权一种基于注意力增强匹配的递归稠密重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力增强匹配的递归稠密重建方法，其特征在于，包括： 获取多张原始图像；其中，所述原始图像包括参考图像和源图像； 在预设的基于扩张卷积的特征金字塔的最低尺度引入ASPP网络，输出所述最低尺度的最终多尺度聚合特征，并使其与所述ASPP网络原始输入的分辨率相同； 从所述特征金字塔顶层尺度开始上采样从而获得总的聚合特征； 根据所述总的聚合特征的全局平均池化结果计算所述总的聚合特征的权重信息，计算加权后的代价面并获得代价体； 构建级联正则化网络正则化所述代价体获得概率体，使用归一化指数函数对所述概率体的概率值进行归一化，并回归深度图； 进行概率体损失和所述深度图的深度值损失联合训练； 所述根据所述总的聚合特征的全局平均池化结果计算所述总的聚合特征的权重信息，包括：根据公式计算所述权重信息；其中，N为输入的特征图数量，为单张特征图全局平均池化结果，为的平均值，为常数项； 所述计算加权后的代价面并获得代价体，包括：对所述总的聚合特征进行可微单应性变换获得多个初始代价面；根据公式分别计算出加权后的多个最终代价面；其中，为初始代价面；对沿多个所述最终代价面的深度方向相同位置的像素进行叠加求和获得所述代价体。

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