I stereo matchande uppgift, matchande kostnadsaggregation är avgörande i både traditionella metoder och djupa neurala nätverk modeller för att korrekt uppskatta skillnader. Vi föreslår två nya neurala nätlager, som syftar till att fånga lokala och hela bilden kostnadsberoenden respektive. Den första är ett semiglobalt aggregeringsskikt som är en differentierad approximation av den semiglobala matchningen, den andra är det lokala aggregationsskiktet som följer en traditionell kostnadsfiltreringsstrategi för att förfina tunna strukturer. Dessa två skikt kan användas för att ersätta det allmänt använda 3D-konvolutionsskiktet som är beräkningskrävande och minneskrävande eftersom det har kubisk beräknings-/minneskomplexitet. I experimenten visar vi att nät med ett tvåskiktsstyrt aggregat lätt överträffar det toppmoderna GC-Net som har nitton 3D-konvolutionella lager. Vi utbildar också ett djupt guidat aggregeringsnätverk (GA-Net) som får bättre noggrannhet än toppmoderna metoder på både Scenflödesdataset och KITI-riktmärken. Koden finns på https://github.com/feihuzhang/Ganet.
GANet REF konstruerar flera semiglobala aggregationslager och lokala aggregationslager för att ytterligare förbättra noggrannheten.
GA-Net: Guided Aggregation Net for End-To-End Stereo Matching
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}