一种利用轻量级Transformer-CNN融合网络进行多视图特征提取的方法

本发明提供了一种利用轻量级Transformer‑CNN融合网络进行多视图特征提取的方法，包括以下步骤：构建轻量级Transformer‑CNN融合网络，该轻量级Transformer‑CNN融合网络包括Transformer编码器、特征金字塔网络(FPN)和特征融合模块；通过Transformer编码器提取输入图像的全局特征；通过FPN提取图像的多尺度局部特征；通过特征融合模块将全局特征与局部特征进行融合，生成融合特征图。本发明提出的方法在全局与局部特征提取、特征融合、多视图特征提取的一致性、三维重建质量、鲁棒性和泛化能力等方面均取得了显著的技术效果。该方法为三维重建等应用场景提供了高效、准确和鲁棒的解决方案，具有重要的实用价值和研究意义。