解释BGnet深度预测网络的四个模块：特征提取、成本量聚合、成本量上采样和残差视差细化

BGnet是一种基于深度学习的视差估计网络，它的四个模块是：

1. 特征提取：该模块用于提取输入图像的特征表示。BGnet使用了VGG16网络的前13层作为特征提取器，该网络已经在大量的视觉任务中得到了验证。

2. 成本量聚合：该模块用于将从多个视差假设生成的成本量聚合起来，以便在后续的步骤中进行处理。BGnet使用了金字塔形成的多个尺度下的成本量图像，然后通过3D卷积来聚合这些成本量。

3. 成本量上采样：该模块用于将低分辨率的成本量图像上采样到与输入图像相同的分辨率，以便进行后续的处理。BGnet使用了双线性插值来进行上采样，这是一种常用的图像处理方法。

4. 残差视差细化：该模块用于细化视差图像，以提高视差估计的准确性。BGnet使用了残差学习技术来学习每个像素点的残差视差，从而对初始视差图像进行细化，得到更加准确的视差估计结果。