立体超分辨率的跨视图注意力交互融合算法
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案例介绍
双目视觉立体超分辨率系统，针对无人机航拍图像分辨率低、视差信息缺失问题，原创提出跨视图注意力融合算法（CV-AIF）。通过构建双分支特征金字塔网络，结合动态权重分配机制，实现左右视图互补特征提取与多尺度融合。技术亮点包括：
集成Swin Transformer模块，增强全局特征建模能力
采用轻量化网络设计，推理速度达0.08秒/帧（1080P输入）
在KITTI数据集上PSNR指标提升2.1dB，SSIM提升0.15
集成Swin Transformer模块，增强全局特征建模能力
采用轻量化网络设计，推理速度达0.08秒/帧（1080P输入）
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双目视觉立体超分辨率系统，针对无人机航拍图像分辨率低、视差信息缺失问题，原创提出跨视图注意力融合算法（CV-AIF）。通过构建双分支特征金字塔网络，结合动态权重分配机制，实现左右视图互补特征提取与多尺度融合。技术亮点包括：
集成Swin Transformer模块，增强全局特征建模能力
采用轻量化网络设计，推理速度达0.08秒/帧（1080P输入）
在KITTI数据集上PSNR指标提升2.1dB，SSIM提升0.15
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