Stereo matchningsalgoritmer består vanligtvis av fyra steg, inklusive matchningskostnadsberäkning, matchningskostnadsaggregation, skillnadsberäkning och förfining av skillnader. Befintliga CNN-baserade metoder använder endast CNN för att lösa delar av de fyra stegen, eller använda olika nätverk för att hantera olika steg, vilket gör dem svåra att få fram den övergripande optimala lösningen. I detta dokument föreslår vi en nätverksarkitektur för att införliva alla steg av stereo matchning. Nätverket består av tre delar. Den första delen beräknar de delade funktionerna i flera skalor. Den andra delen utför matchningskostnadsberäkning, matchningskostnadsaggregation och skillnadsberäkning för att uppskatta den initiala skillnaden med hjälp av delade funktioner. Den initiala skillnaden och de delade funktionerna används för att beräkna funktionens kontinuitet som mäter riktigheten i korrespondensen mellan två indatabilder. Den initiala skillnaden och funktionsbeständigheten matas sedan in i ett undernätverk för att förfina den initiala skillnaden. Den föreslagna metoden har utvärderats med hjälp av datauppsättningarna Scenflöde och KITTI. Det uppnår toppmoderna resultat på KITI 2012 och KITI 2015-riktmärkena samtidigt som en mycket snabb körtid upprätthålls. Källkod finns på
En ram för ett nätverk består av ett utvidgat nätverk som består av tre delar: multiscale shared features (encoder), initial differency estimation (decoder), förfining av skillnader föreslås i REF som är utbildad end-to-end.
Learning for Disparity Estimation Through Feature Constancy
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}