【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
网络结构：（主要是对CRL的改进） 主要贡献： 1 将立体匹配的所有步骤合并到一个网络来改善准确性和有效性 2 使用特征恒量的用于视差优化的子网络 三个阶段：特征提取-> 代价计算、聚合和视差估计-> 计算特征恒量用于最后视差调优 特征恒量：特征相关和重构误差 紫色块和红色块 前面紫色块：粗略的较大范围的一致性 后面紫色块：精细的较小范围的一致性 （correlation layer：相关的计算等价于匹配代价，相关值越低匹配代价越高） 流程： 1 输...
《Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy》
正在挣扎中的人
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05-23 4177
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【论文简述及翻译】Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy（CVPR 2018）
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11-14 1011
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论文阅读：SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation（利用语义信息进行视差估计）
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02-14 583
1 Introduction 我们的SegStereo （嵌入语义线索的立体）模型有利于无监督和有监督的训练。在无监督训练中，光度一致性损失和语义软最大值损失都被计算并向后传播。语义特征嵌入和语义softmax损失都可以引入语义一致性的有利约束。在KITTI立体数据集上评估的结果证明了我们策略的有效性。我们还将无监督模型应用于 CityScapes 数据集。它产生了比经典SGM方法更好的性能。对于有监督的训练方案，我们采用有监督的回归损失代替无监督的光度一致性损失来训练模型，这在KITTI Stereo基准
（十：2020.08.28）CVPR 2018 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 7583
CVPR 2018 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这979篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
信道模型的matlab代码-iResNet:艾瑞网
05-23
@article{Liang2018Learning, title={Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy}, author={Liang, Zhengfa and Feng, Yiliu and Guo, Yulan and Liu, Hengzhu and Chen, Wei and Qiao, Linbo ...
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
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CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
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02-01
光场成像matlab工具包，封装大量函数，可以实现多种功能。
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05-26
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深度估计参考软件DERS5.1及详细配置
12-22
MEPG发布的深度视频估计参考软件5.1版本，其中包含本人自己的配置步骤。可以保证能够进行深度图估计，为深度估计研究和深度图预处理等科研做好基础工作。
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深视
08-27 3739
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论文笔记《Learning Deep Correspondence through Prior and Posterior Feature Constancy》
luxiaohai学习专栏
12-25 2495
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qq_42344132的博客
05-15 885
目录 摘要： 1.介绍 2.背景 3.视差估计 3.1 Continuous disparity network (CDN) 3.2 Learning with Wasserstein distances【https://zhuanlan.zhihu.com/p/58506295】 3.3 Extension: learning with multi-modal ground truths 4. 实验 4.2 实施的详细信息 Stereo disparity. The offse.
disparity estimation中cost volume的构建过程
最新发布
machismo的博客
02-22 497
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。
R可视化09|ggplot2-图层图形语法 (1)
qq_21478261的博客
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m0_60703264的博客
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在计算机视觉领域，相机阵列被广泛应用于三维重建、深度估计和立体视觉等任务中。相机阵列是一组相机的集合，通过同时捕捉同一场景的多个视角来获取更多的信息。然而，由于相机之间的位置、焦距和畸变等因素的差异，相机阵列中的图像存在视差，即同一场景在不同相机中的像素之间存在位置偏移。因此，准确估计相机阵列中的视差是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，研究人员提出了一种称为“可靠性引导的视差传播”的方法，用于相机阵列的视差估计。这种方法利用了相机阵列中的多个视角之间的关系，通过传播视差信息来减小视差估计的误差。
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