qq_28223697的博客

此类方法不匹配图像要素，直接根据输入图片学习深度。第一类方法是一个编码器，第二类方法是编码器加一个顶层网络。网络框架编码器 hhh 用卷积网络学习(类似前面)，x=h(I)x=h(\mathbf{I})x=h(I) 。顶层网络 ggg ，目标视点 vvv 。视差估计值 D^=g(h(I),v)=(g∘h)(I,v)\hat{D}=g(h(\mathbf{I}), v)=(g \circ h)(...

早期方法深度学习架构取代手工进行特征和相似性计算。特征提取模块为具有共享权重的多分支网络实现。然后，使用以下功能进行匹配：1. 固定相关层（卷积实现）2.全连接神经网络产生匹配得分 3. 卷积网络后加ReLU使用卷积或全连接网络能从数据中学习适当的相似性度量，而不是在开始时强加一个相关层。前者准确但慢端到端方法CNN-CRFCNN...

   立体匹配的目标是从不同视点图像中找到匹配的对应点，从而从二维图像中恢复三维信息。计算机视觉学科专家提出一些经典成熟的立体匹配算法如 PMVS（Patch-based Multi-view Stereo）、SGM（Semi-Gloabl Matching）、PatchMatch等。   博洛尼亚大学 Stefano Mattoccia 教授所著的文章《Stereo Vision：Algori...

论文《A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction》发表：Submitted on 14 Jun 2019作者：Hamid Laga链接：https://arxiv.org/abs/1906.061131. Introduction第一代方法，侧重于理解和公式化 3D 到 2D 投...

1.特征提取固定尺度特征提取如图1 一般为共享权重的多分支网络(每个图像一个分支)，输出一特征向量来描述一个像素对应path区域的特征。通常由卷积层、空间规范层、池化层和 ReLU 组成。提取的尺度大小由每层中使用的卷积滤波器的大小以及卷积层和池化层的数量控制。一些技巧:(1) 为了在增加网络感受野的同时降低计算成本，使用 dilated convolutions 。(2) 为了简化网...