Det senaste arbetet har visat att djupuppskattning från ett stereopar av bilder kan formuleras som en övervakad inlärning uppgift att lösas med konvolutionella neurala nätverk (CNN). De nuvarande arkitekturerna är dock beroende av lappbaserade Siamese-nätverk och saknar medel för att utnyttja kontextinformation för att hitta korrespondens i utsatta regioner. För att ta itu med detta problem föreslår vi PSM-Net, en pyramid stereo matchande nätverk som består av två huvudmoduler: rumslig pyramid pooling och 3D CNN. Den rumsliga pyramidpoolningsmodulen utnyttjar kapaciteten hos global kontextinformation genom att samla sammanhang i olika skalor och platser för att bilda en kostnadsvolym. Den 3D CNN lär sig att regularisera kostnadsvolym med hjälp av staplade flera timglas nätverk i samband med mellanliggande övervakning. Det föreslagna tillvägagångssättet utvärderades på flera referensdatauppsättningar. Vår metod rankas först i
PSMNet REF introducerar ytterligare pyramid spatial pooling och 3D timglas nätverk för kostnadsvolym legalisering och ger bättre resultat.
Pyramid Stereo Matching Network
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}