Abstract-När en människa matchar två bilder, tittaren har en naturlig tendens att se det breda området runt målet pixel för att få ledtrådar till rätt korrespondens. Det är dock svårt att utforma en motsvarande kostnadsfunktion som fungerar på ett stort fönster på samma sätt. Kostnadsfunktionen är vanligtvis inte tillräckligt intelligent för att kasta den information som är irrelevant för målet pixel, vilket resulterar i oönskade artefakter. I detta dokument, föreslår vi en ny convolutional neural network (CNN) modul för att lära sig en stereo matchande kostnad med ett stort fönster. Till skillnad från konventionella pooling lager med steg, den föreslagna per-pixel pyramid-pooling skikt kan täcka ett stort område utan förlust av upplösning och detaljer. Därför kan den inlärda matchande kostnadsfunktionen framgångsrikt utnyttja informationen från ett stort område utan att införa gödningseffekten. Den föreslagna metoden är robust trots förekomsten av svaga texturer, djup diskontinuitet, belysning och exponeringsskillnad. Den föreslagna metoden uppnår nästan toppresultat på Middlebury-riktmärket.
Modellen LW-CNN REF ) använde en ny CNN modul för att lära sig matcha kostnaden för en stor storlek fönster, vilket gjorde att CNN att observera stora mottagliga fält utan att förlora detaljer.
Look Wider to Match Image Patches with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'H. Park and K. M. Lee,"Look Wider to Match Image Patches with Convolutional Neural Networks,"in IEEE Signal Processing Letters, vol. PP, no. 99, pp. 1-1, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}