Problemen med tät stereorekonstruktion och objektklass segmentering kan både formuleras som Random Field märkningsproblem, där varje pixel i bilden tilldelas en etikett som motsvarar antingen dess skillnader, eller en objektklass som väg eller byggnad. Även om dessa två problem är ömsesidigt informativa, har inga försök gjorts att gemensamt optimera deras märkningar. I detta arbete ger vi en flexibel ram konfigurerad genom korsvalidering som förenar de två problemen och visar att genom att lösa tvetydigheter, som skulle finnas i verkliga data om de två problemen övervägdes separat, gemensam optimering av de två problemen avsevärt förbättrar prestanda. För att utvärdera vår metod förstärker vi Leu-L. Ladický ( )
Dessutom formulerar REF tät stereorekonstruktion och semantisk segmentering inom en gemensam ram.
Joint Optimization for Object Class Segmentation and Dense Stereo Reconstruction
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}