Djupa neurala nätverk har visat utmärkt prestanda för stereo matchning. Många insatser fokuserar på funktionsextraktion och likhetsmätning av det matchande kostnadsberäkningssteget medan mindre uppmärksamhet ägnas åt kostnadsaggregation vilket är avgörande för stereomatchning. I detta dokument presenterar vi en inlärningsbaserad kostnadsaggregationsmetod för stereomatchning genom en ny underarkitektur i end-to-end trainingable pipeline. Vi omformulerar kostnadsaggregationen som en inlärningsprocess för generering och urval av förslag till kostnadsaggregation som anger möjliga kostnadsaggregationsresultat. Underarkitekturen för kostnadsaggregation realiseras av ett tvåströmsnät: det ena för generering av förslag till kostnadsaggregation, det andra för urval av förslag. Kriteriet för urvalet bestäms av den lågnivåinformation som erhålls från ett lätt konvolutionsnätverk. Two-stream-nätverket ger en global översiktsvägledning för kostnadsaggregationen för att korrigera det missmatchningsvärde som härrör från den begränsade översikten över beräkningen av matchningskostnader. De omfattande experimenten på utmaningsdataset som KITTI och Scene Flow visar att vår metod överträffar de senaste metoderna.
Yu m.fl. REF utformade ett tvådelat nätverk för generering respektive urval av förslag till kostnadsaggregation.
Deep Stereo Matching with Explicit Cost Aggregation Sub-Architecture
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}