Genomslag på den senaste utvecklingen i konvolutionella neurala nätverk (CNN), matchande tät korrespondens från en stereo par har kastats som ett inlärningsproblem, med prestanda som överstiger traditionella metoder. Det är dock fortfarande en utmaning att skapa skillnader av hög kvalitet för de regioner som i sig är illa lottade. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny CNN-arkitektur som består av två steg. Den första etappen avancerar den nyligen föreslagna DispNet genom att utrusta den med extra up-convolution moduler, vilket leder till skillnader bilder med mer detaljer. Det andra steget rättar uttryckligen till den skillnad som initieras av det första steget; det parar sig med det första steget och genererar resterande signaler över flera skalor. Summan av resultaten från de två stegen ger den slutliga skillnaden. I motsats till att direkt lära sig skillnaden i det andra steget visar vi att resterande lärande ger effektivare förfining. Dessutom är det också till nytta för utbildningen av det övergripande kaskadnätverket. Experimentering visar att vårt utbildningsprogram för kaskadrester ger toppmodern prestanda för att matcha stereokorrespondens. Vid tidpunkten för inlämningen av detta dokument, vår metod rankas först i KITTI 2015 stereo riktmärke, överträffar tidigare arbeten med en anmärkningsvärd marginal.
CRL REF föreslår ett ramverk bestående av två stegs neurala nät av glaskonvolution för att finjustera skillnader med hjälp av kvarvarande nätverk.
Cascade Residual Learning: A Two-Stage Convolutional Neural Network for Stereo Matching
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}