《Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network to Compare Image Patches》论文阅读之MC-CNN

最新推荐文章于 2024-12-23 15:07:37 发布

山水之间2018

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分类专栏： Stereo Matching 无人驾驶

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Gavinmiaoc/article/details/92798299

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Stereo Matching

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本文介绍了MC-CNN论文，该方法利用卷积神经网络（CNN）训练来计算图像块的匹配代价，以实现立体匹配。通过对比学习，网络区分相似和不相似的图像对。后处理步骤包括成本聚合、半全局匹配等，适用于自动驾驶和3D重建等领域。MC-CNN在多个数据集上表现出色，优于其他方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

通过训练卷积神经网络比较图像块的立体匹配

project主页：https://github.com/jzbontar/mc-cnn
基于patch的提取与比较，学习其相似性得到一个matching cost，并将正确匹配的patch定义为正样本，其他为负样本。
后处理包括：cross-based cost aggregation, semiglobal matching, a left-right consistency check, subpixel enhancement, a median filter, and a bilateral lter.
fast 和accurate两个版本

LeCun经典论文

摘要

我们提出了一种从经过矫正的图像对中提取深度信息的方法。我们的方法集中在许多立体视觉算法的第一阶段：匹配代价计算。我们通过使用卷积神经网络进行小图像块的相似性度量来解决这个问题。我们使用相似和不相似的图像对构建二元分类数据集来进行有监督的训练。针对这个任务，我们检测了两个网络架构：一个是速度导向的，另一个是准确性导向的。卷积神经网络的输出用于初始化立体匹配代价。一系列后处理步骤如下：基于交叉的代价聚合，半全局匹配，左右一致性检查，亚像素增强，一个中值滤波器和一个双边滤波器。我们用KITTI 2012，KITTI 2015和 Middlebury的立体视觉数据集来评估我们的方法，并发现它在所有的三大数据集中的表现均优于其他方法。