【CVPR2018】Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy

最新推荐文章于 2024-02-22 23:40:52 发布
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本文提出了一种新的立体匹配方法，该方法将多个步骤整合到一个单一网络中，实现了端到端的训练。网络由三个部分组成：多尺度共享特征提取、初始视差估计和视差细化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Different from existing methods that use multiple networks for different steps in stereo matching, we incorporate all step into a single network to enable end-to-end training. The proposed network consists of three parts: multi-scale shared feature extraction, initial disparity estimation and disparity refinement.

Jennifer233
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论文阅读《Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy》
cunese0088的博客
05-09 523
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正在挣扎中的人
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（十：2020.08.28）CVPR 2018 追踪之论文纲要（译）
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假设有一对图片，已经通过feature extraction提取出了对应的特征，分别表示为refimg_fea 和targetimg_fea （为了能够简单清晰的看出cost volume的构建过程，假设特征的大小(batch_size, channels, width, height)为：[1,3,6,6]），disparity最大为4。[4,6,6]的三维张量*对应的是右边图像的特征的三个通道。对应的是左边图像的特征的三个通道，而后三个。，其中，前三个*[4,6,6]的三维张量。
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