Stereo matchning uppskattar skillnaden mellan ett rektifierat bildpar, vilket är av stor betydelse för djupanalys, autonom körning och andra relaterade uppgifter. Tidigare verk byggde kostnadsvolymer med korskorrelation eller konkatering av vänster och höger funktioner över alla skillnader nivåer, och sedan en 2D eller 3D-konvolutionella neurala nätverk används för att regressera skillnaderna kartor. I detta dokument föreslår vi att kostnadsvolymen ska konstrueras efter gruppvis korrelation. De vänstra funktionerna och de högra funktionerna är uppdelade i grupper längs kanalens dimension, och korrelationskartor beräknas mellan varje grupp för att få flera matchande kostnadsförslag, som sedan packas in i en kostnadsvolym. Kollektiv korrelation ger effektiva representationer för att mäta egenskaper likheter och kommer inte att förlora för mycket information som full korrelation. Det bevarar också bättre prestanda vid minskning av parametrar jämfört med tidigare metoder. Det 3D-stackade timglasnätet som föreslogs i tidigare arbeten förbättras för att öka prestandan och minska kostnaden för inferenceberäkningar. Experimentresultat visar att vår metod överträffar tidigare metoder på Scenflöde, KITTI 2012, och KITTI 2015 datauppsättningar. Koden finns på https: // github.com/ xy- guo/ GwcNet
I REF ) föreslås en gruppvis korrelation för att mäta likheter mellan funktioner, som inte kommer att förlora för mycket information som fullständig korrelation utan minska minnesförbrukningen och nätverksparametrarna.
Group-Wise Correlation Stereo Network
{'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']}