I detta dokument föreslår vi en ny metod för att förutsäga riktigheten av stereokorrespondenser, som vi kallar förtroende, och en konfidensfusionsmetod för tät skillnadsbedömning. Input av vår metod består av ett två kanaler lokalt fönster (disparitet patch) som är utformad genom att ta hänsyn till idéer om konventionella förtroende funktioner. 1: a kanalen kommer från idén att angränsande pixlar som har konsekventa skillnader är mer benägna att vara korrekt matchning. I andra kanalen anses en skillnad från en annan bild vara sådan att matchningarna från vänster till höger bör överensstämma med dem från höger till vänster. Skillnaderna patchar används som ingångar av Convolutional Neural Networks så att funktioner och klassificerare tränas samtidigt till skillnad från vad som görs med befintliga metoder. Dessutom är förtroendet integrerat i Semi-Global Matching (SGM) genom att justera sina parametrar direkt. Vi visar den framträdande prestandan av både förtroende förutsägelse och täta skillnader uppskattning på KITTI dataset som är verkliga världen landskap.
Seki och Pollefeys Ref utnyttjade CNN för stereokonfidensmått, och införlivade förutsagt förtroende i Semi-Global Matching genom att justera sina parametrar.
Patch Based Confidence Prediction for Dense Disparity Map
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}