Vi presenterar en metod för att extrahera djupinformation från ett rektifierat bildpar. Vi tränar ett konvolutionellt neuralt nätverk för att förutsäga hur väl två bildlappar matchar och använder den för att beräkna stereons matchande kostnad. Kostnaden förfinas genom korsbaserad kostnadsaggregation och semiglobal matchning, följt av en kontroll till vänster/höger för att eliminera fel i de återstående regionerna. Vår stereometod uppnår en felfrekvens på 2,61 % på KITTI-stereodatasetet och är för närvarande (augusti 2014) den bästa metoden på detta dataset.
Zbontar och LeCun REF utbildar en CNN för att förutsäga hur väl två bildlappar matchar och använder den för att beräkna stereo matchningskostnaden.
Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}