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RSS订阅原创 论文阅读笔记《Group-wise Correlation Stereo Network》[2019]
以往的研究，建立cost volume有多种方式，一种是将左右两个特征矩阵在不同的视差水平下，做cat拼接操作，PSM-Net建立的4维的cost volume就是这种，这种方式的缺点是参数量太多，保留更多的语义信息。第二种将左右两个特征矩阵在不同的视差水平下，作correlation相关操作（求内积操作），在通道维度取均值，缺点是生成了的3维cost volume，具有相关性，但是没有更深层的语义信息。所以论文提出了结合两者的cost volume的建立方式。
2022-09-02 17:47:35
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原创 论文阅读笔记 《Pyramid Stereo Matching Network》[2018]
最近的研究表明，双目图像的深度估计可以表述为一个监督学习任务，可以用卷积神经网络来解决。为了能在不适定区域，利用上下文信息寻找对应关系，提出了PSM-Net。它包含了两个主要的模块：空间金字塔池化（spatial pyramid pooling）模块和3D卷积模块。空间金字塔池化模块通过聚合不同尺度和位置的上下文，充分利用了全局上下文信息的能力来形成cost volume。3D卷积模块利用堆叠的多个沙漏（hourglass）网络来规范化co
2022-09-02 14:34:06
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原创 论文阅读笔记 《Bilateral Grid Learning for Stereo Matching Networks》[2021]
论文提出了一种边缘保留（edge-preserving）的cost volume上采样模块，其基于可学习的双边网格（bilateral grid）中的slicing操作（这里我翻译成了“切片”），这让我们能够在可学习的guidance map的指导下，从低分辨率的cost volume中获得高质量且高分辨率的cost volume。双边滤波器是一种边缘保留的滤波器，在图像去噪方面有广泛的应用，但是，双边滤波器的原始实现是耗时的，所以，双边网格（Bilateral Grid）被提出来用于加快双边滤波的速度。
2022-09-01 20:16:41
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