Vi föreslår en ny djupinlärning arkitektur för regresserande skillnader från ett rättat par stereobilder. Vi utnyttjar kunskapen om problemets geometri för att bilda en kostnadsvolym med hjälp av djupa funktionsrepresentationer. Vi lär oss att införliva kontextuell information med hjälp av 3D-konvolutioner över denna volym. Disparitetsvärden regresseras från kostnadsvolymen med hjälp av en föreslagen differentierad mjuk argmin operation, vilket gör att vi kan träna vår metod end-to-end till sub-pixel noggrannhet utan någon ytterligare efterbehandling eller legalisering. Vi utvärderar vår metod på dataseten Scene Flow och KITTI och på KITI sätter vi ett nytt toppmodernt riktmärke, samtidigt som det är betydligt snabbare än konkurrerande metoder.
REF utnyttjar geometrisk kunskap för att bygga upp en kostnadsvolym från djupa funktionsrepresentationer.
End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}