dyingstraw的博客

摘要 我们提出了一种从已纠正的一对图片来提取深度信息的方法。我们的方法聚焦于很多立体构建算法的第一阶段：匹配损失（match cost）计算。我们通过卷积神经网络通过对小的图像块的相似度的学习，来解决这个问题。通过构建一个二分类的数据集（相似，不相似的样本）进行有监督的训练。我们提出连个网络去实现这个任务，一个调整速度、一个调整精度。cnn的输出被用作立体匹配的成本（stereo match...

目录 1.依赖 2.下载源码(python3.4+) 3.下载训练模型文件，并放在主目录下面 4.运行demo 4.1 启动jupyter-notebook 4.2 打开simple/demo.ipynb，修改一下代码 5.运行demo 6.可能会出现的问题 1.依赖 安装tensorflow和keras由于版本不兼容走了不少弯路。目前可使用一下版本： ...