【CVPR2018】Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy

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.

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