Abstract-This paper introducerar en ny metod för lärande och sluta glesa representationer av djup (diparitet) kartor. Den föreslagna algoritmen lindrar det vanliga antagandet av den stationära bullermodellen i gles kodning. Detta gör det möjligt att lära sig från data som är korrumperade med rumsligt varierande buller eller osäkerhet, som vanligtvis erhålls genom laserskanner eller strukturerade ljusdjupskameror. Sparse representationer läras från Middlebury databas differentialkartor och sedan utnyttjas i en två-lagers grafisk modell för att härleda djup från stereo, genom att inkludera en gleshet tidigare på de inlärda funktioner. Eftersom de fångar högre ordning beroenden i djupstrukturen, dessa tidigare kan komplettera jämnhet tidigare används ofta i djup inference baserat på Markov Random Field (MRF) modeller. Inferens på den föreslagna grafen uppnås med hjälp av en alternerande iterativ optimeringsteknik, där det första skiktet löses med hjälp av en befintlig MRF-baserad stereo matchningsalgoritm, sedan hålls fast som det andra skiktet är löst med hjälp av den föreslagna icke-stationära sparse kodningsalgoritm. Detta leder till en allmän metod för att förbättra lösningar av toppmoderna MRF-baserade djupuppskattningsalgoritmer. Våra experimentella resultat visar först att djupinferens med hjälp av inlärda representationer leder till toppmodern denoisering av djupkartor som erhållits från laserskannern och en tid av flygkamera. Dessutom visar vi att tillägg av sparse priors förbättrar resultaten av två djup estimeringsmetoder: den klassiska grafskärningsalgoritmen [1] och den nyare algoritmen Woodford et al. [2]...............................................................
Nyligen i Ref föreslog författarna en tvåskikts grafisk modell för att dra slutsatsen om skillnaden karta genom att inkludera en gleshet tidigare än lärd gles representation av skillnader i en befintlig MRF-baserade stereo matchning ram.
Learning sparse representations of depth
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}