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原创 PSMnet

摘要 最近的工作表明，可以将立于体图像对的深度估计表述为一种有监督的学习任务，可以通过卷积神经网络 (CNN) 来解决。然而，当前的架构依赖基于补丁的Siamese网络，缺乏利用上下文信息在不适定区域中查找对应关系的方法。为了解决这个问题，我们提出了 PSMNet，这是一种金字塔立体匹配网络，由两个主要模块组成：空间金字塔池化和 3D CNN。空间金字塔池化模块利用全局上下文信息的容量，通过聚合不同尺度和位置的上下文来形成成本量。 3D CNN 学习使用堆叠的多个沙漏网络结合中间监督来规范...