Vi presenterar en förbättrad trestegsrörledning för problemet med stereomatchning och introducerar flera nyheter i varje steg. Vi föreslår en ny motorvägsnätverk arkitektur för att beräkna matchningskostnaden vid varje möjlig skillnad, baserat på flernivåviktade resterande genvägar, tränas med en hybrid förlust som stöder multilevel jämförelse av bild fläckar. Ett nytt steg efter behandling introduceras sedan, som använder ett andra djupt konvolutionellt neuralt nätverk för att samla global information från flera skillnader. Detta nätverk ger både bildskillnader kartan, som ersätter den konventionella "vinnare tar alla" strategi, och ett förtroende för förutsägelsen. Konfidenspoängen uppnås genom att träna nätverket med en ny teknik som vi kallar reflekterande förlust. Slutligen används det inlärda förtroendet för att bättre upptäcka avvikelser i förädlingssteget. Den föreslagna rörledningen uppnår toppmodern noggrannhet på de största och mest konkurrenskraftiga stereoriktmärkena, och det inlärda förtroendet visar sig överträffa alla befintliga alternativ.
Shaked och Wolf REF föreslår ett motorvägsnät för att matcha kostnadsberäkning och ett globalt divergensnätverk för förutsägelse av konfidensvärden för skillnader, vilket underlättar en ytterligare förbättring av divergenskartorna.
Improved Stereo Matching with Constant Highway Networks and Reflective Confidence Learning
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}