Abstrakt. Nyligen genomförda konvolutionella neurala nätverk, särskilt end-to-end skillnader skattning modeller, uppnå anmärkningsvärda prestanda på stereo matchning uppgift. Befintliga metoder, även med den komplicerade kaskadstrukturen, kan dock misslyckas i regioner av icke-texturer, gränser och små detaljer. Fokus på dessa problem, föreslår vi ett multi-task nätverk EdgeStereo som består av en ryggrad olikhet nätverk och ett kant sub-nätverk. Med en kikare bildpar, möjliggör vår modell end-to-end förutsägelse av både olikhet karta och kant karta. I grund och botten designar vi en sammanhangspyramid för att koda flerskalig kontextinformation i divergensgrenen, följt av en kompakt restpyramid för kaskadförfining. För att ytterligare bevara subtila detaljer, integrerar vår EdgeStereo modell egg cues genom funktion inbäddning och edge-aware mjukhet förlustreglering. Jämförande resultat visar att stereomatchning och kantdetektering kan hjälpa varandra i den enhetliga modellen. Dessutom uppnår vår metod toppmoderna prestanda på både KITTI Stereo och Scene Flow-riktmärken, vilket bevisar effektiviteten i vår design.
EdgeStereo REF ägnade mer uppmärksamhet åt kodning av kontextinformation, och de föreslog ett nätverk för lärande med flera uppgifter för att få tillbaka saknade uppgifter i olika kartor.
EdgeStereo: A Context Integrated Residual Pyramid Network for Stereo Matching
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}