Vi presenterar en slumpmässig fältbaserad modell för stereoseende med explicit ocklusionsmärkning i ett probabilistiskt ramverk. Modellen använder icke-parametriska kostnadsfunktioner som kan läras automatiskt med hjälp av den strukturerade stödvektorn. Lärande algoritmen möjliggör utbildning av modeller som styrs mot optimering för en viss önskad förlust funktion, såsom metrisk används för att utvärdera kvaliteten på stereon märkning. Experimentella resultat visar att vår metods prestanda överträffar tidigare inlärningsmetoder och är jämförbar med den senaste tekniken för pixelbaserad stereo. Dessutom uppnår vår metod bra resultat även när den är tränad på olika bilduppsättningar, i motsats till den vanliga praxisen med handinställning till specifika referensbilder. Dessutom undersöker vi hur grafstrukturen påverkar modellens prestanda. Vår studie visar att slumpmässiga fältmodeller med längre kanter i allmänhet överträffar det 4-anslutna nätet och att denna fördel är särskilt uttalad för bullriga bilder.
REF presenterade en villkorad slumpmässig fältmodell med en icke-parametrisk kostnadsfunktion och använde en strukturerad vektormaskin för att lära sig modellparametrarna.
Learning for stereo vision using the structured support vector machine
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}