Vi presenterar en metod för att extrahera djupinformation från ett rektifierat bildpar. Vår strategi fokuserar på det första steget i många stereoalgoritmer: den matchande kostnadsberäkningen. Vi närmar oss problemet genom att lära sig en likhetsmått på små bildfläckar med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk. Utbildningen sker på ett övervakat sätt genom att man konstruerar en uppsättning binära klassificeringsdata med exempel på liknande och olikartade patchpar. Vi undersöker två nätverksarkitekturer för denna uppgift: den ena justerad för hastighet, den andra för noggrannhet. Utgången av det konvolutionella neurala nätverket används för att initiera stereon matchande kostnad. En serie steg efter bearbetningen följer: korsbaserad kostnadsaggregation, semiglobal matchning, kontroll av vänster-höger konsistens, förbättring av subpixel, ett medianfilter och ett bilateralt filter. Vi utvärderar vår metod på KITTI 2012, KITTI 2015, och Middlebury stereo data uppsättningar och visar att det överträffar andra metoder på alla tre datamängder.
De råa skillnadskartor som erhålls med hjälp av CNN i REF förfinas genom en serie steg efter bearbetning: kostnadsaggregation, semiglobal matchning, vänster-höger bildkonsistens kontroll och filtrering.
Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network to Compare Image Patches
{'venue': 'JMLR 17(65):1-32, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}