【论文笔记-stereo】LRCR

最新推荐文章于 2024-09-13 22:08:08 发布
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分类专栏： 深度学习 Stereo
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhiwei2coder/article/details/80046165
版权

contribution：
1）novel recurrent model, end-to-end unifying consistency check and disparity estimation
2) introduce a soft attention mechanism, make the network automatically focus on the unreliable regions. (LSTM)
3) performance on KITTI

电脑蓝牙耳机连接不稳定_小度耳机蓝牙连电脑杂音和电流音纠正
weixin_39832628的博客
12-18 5522
耳机：小度无线蓝牙耳机； 电脑：台式电脑，蓝牙直接用耳机通过蓝牙连接耳机，一共会出现两种模式，分别是Hands-free AG audio 和Stereo。只听歌选择Stereo模式，需要用麦克风使用Hands-free模式。模式切换时，可能声音会突然到100，建议取下耳机再更换。stereo=立体声（音质好，只能听歌）hands free=免提（音质差，可用麦克风）立体声（ "Stereo...
《RAFT-Stereo：Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记
m_buddy的博客
10-18 2625
参考代码：RAFT-Stereo 1. 概述 导读：RAFT算法是非常经典的立体匹配算法，在光流和立体匹配任务中有着广泛的运用。而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中，并且在如下的几个方面进行改进： 1）相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴（W方向）的视差信息，前提是输入的图像对需要事先经过极线校准； 2）在GPU的update阶段使用stride为[8,16,32][8,16,32][8,16,32]的特征图进行运算，这样可以在迭代优化的同时更加增大网络感受野，从而增加对与大范围无/弱纹理区
论文阅读笔记《Left-Right Comparative Recurrent Model for Stereo Matching》
深视
05-25 2312
0. 摘要   利用左右两个视角的视差信息是立体视差估计中至关重要的一步，左右一致性检测利用另一幅图像的信息能有效的提高视差估计效果。但传统的左右一致性检测是孤立的后处理步骤，并且是人工设计的。本篇论文提出一种新型的左右对比重复模型，将左右一致性检测与视差估计结合起来。在每个重复的步骤中，模型都生成左右两幅视差图，然后采用在线的左右对比来确定那些可能包含错误标签像素的误匹配区域。引入了一个柔性的...
【Stereo R-CNN 解读】基于立体R-CNN的自动驾驶三维目标检测
不积跬步，无以至千里！
11-06 3298
本文充分利用立体图像中的稀疏、密集、语义和几何信息，提出了一种用于自动驾驶的三维目标检测方法。我们的方法，称为 Stereo R-CNN，扩展了 Faster R-CNN 用于立体输入，以同时检测和关联左右图像中的目标。我们在立体区域建议网络(RPN)之后增加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和对象尺寸，并结合左右图像中的2D边界框来计算粗略的3D目标边界框。然后，我们通过使用左右感兴趣区域的基于区域的光度对齐来恢复准确的3D边界框。我们的方法不需要深度depth输入和3D位置监督，但是，它的性能优.
Pyramid Stereo Matching Network
qq_33495762的博客
03-08 956
Pyramid Stereo Matching Network 摘要 最近深度估计可以看出无监督学习任务，用卷积神经网络解决。但是都是基于块匹配的Siamese网络的结构，缺少利用环境信息取寻找不适定区域（遮挡区域，弱纹理区域等）一致性的能力。针对这个问题我们提出PSMNet（空间金字塔池化+3DCNN）。金字塔池化模块通过聚合不同尺度和不同位置的环境信息构建匹配代价卷来充分利用全局环境信息。...
蓝牙播放Stereo和Hands-Free AG Audio两种模式的区别？
热门推荐
m0_49448331的博客
06-14 10万+
当使用蓝牙耳机时，发现电脑的播放设备显示了两种模式（如下图所示），Stereo模式下声音正常，而调到Hands-Free AG Audio模式下声音频带窄了很多且音质差，典型的电话音，下面具体说说这两种模式的区别。立体声（ "Stereo" ）设备在蓝牙术语中被称为“高级音频分发配置文件”（"Advanced Audio Distribution Profile"），或缩写为A2DP，是针对单方向传输高质量的双声道立体声设计的。可以简单理解为，音质更高（相对于"Hands-free"模式） 。免提（"Han
XMOS-Stereo-USB-Audio-Class2-Driver-3033_v4.13.0.rar
12-27
在"XMOS-Stereo-USB-Audio-Class2-Driver-3033_v4.13.0.exe"这个压缩包内，包含的是安装驱动程序所需的可执行文件。安装过程一般包括识别硬件设备、拷贝驱动文件到系统目录、注册驱动以及配置系统设置等步骤。对于...
XMOS-Stereo-USB-Audio-Class2-Driver-3033_v4.13.0.exe
02-05
XMOS-Stereo-USB-Audio-Class2-Driver-3033_v4.13.0公板
RAFT-Stereo-realtime onnx模型
08-12
RAFT-Stereo的realtime权重，由官方的pth模型转来。亲测可用。 RAFT-Stereo优势 ：早期的双目深度估计研究集中在特征匹配和正则化两个关键部分。在处理中，使用3D卷积神经网络计算代价体是主流方法，但代价较大，...
【论文笔记-Stereo】Deep Stereo Matching with Explicit Cost Aggregation Sub-Architecture
zhiwei2coder的博客
03-21 1304
目录 简介 摘要 论文主要内容 A: 匹配代价计算 特征提取（ResNet18） 特征Volume构建 相似度计算 B: 匹配代价聚合 C：视差计算 实验 简介 Deep Stereo Matching with Explicit Cost Aggregation Sub-Architecture AAAI2018 ，KITTI2015目前（20180320...
SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation
04-13
Disparity estimation for binocular stereo images finds a wide range of applications. Traditional algorithms may fail on featureless regions, which could be handled by high-level clues such as semantic segments. In this paper, we suggest that appropriate incorporation of semantic cues can greatly rectify prediction in commonly-used disparity estimation frameworks. Our method conducts semantic feature embedding and regularizes semantic cues as the loss term to improve learning disparity. Our unified model SegStereo employs semantic features from segmentation and introduces semantic softmax loss, which helps improve the prediction accuracy of disparity maps. The semantic cues work well in both unsupervised and supervised manners. SegStereo achieves stateof-the-art results on KITTI Stereo benchmark and produces decent prediction on both CityScapes and FlyingThings3D datasets.
3D-RCNN: Instance-level 3D Object Reconstruction via Render-and-Compare
07-04
We present a fast inverse-graphics framework for instance-level 3D scene understanding. We train a deep convolutional network that learns to map image regions to the full 3D shape and pose of all object instances in the image. Our method produces a compact 3D representation of the scene, which can be readily used for applications like autonomous driving. Many traditional 2D vision outputs, like instance segmentations and depth-maps, can be obtained by simply rendering our output 3D scene model. We exploit class-specific shape priors by learning a low dimensional shape-space from collections of CAD models. We present novel representations of shape and pose, that strive towards better 3D equivariance and generalization. In order to exploit rich supervisory signals in the form of 2D annotations like segmentation, we propose a differentiable Render-and-Compare loss that allows 3D shape and pose to be learned with 2D supervision. We evaluate our method on the challenging real-world datasets of Pascal3D+ and KITTI, where we achieve state-of-the-art results.
Pyramid Stereo Matching Network代码理解1-Cosnet部分重点理解
01-06
@staticmethod 而使用@staticmethod或@classmethod，不需要实例化，直接类名.方法名()来调用。 空洞残差网络结构 self.conv1 = StackedBlocks(n_blocks=3, in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1) 这一行代码说明的是有n_blocks=3，3个残差网络结构连接，然后dilation是是否采用空洞卷积。 for i in range(n_blocks - 1):
Stereo R-CNN解读
Tc、zyh的博客
06-05 805
Stereo R-CNN Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 26 May 2019: Pytorch 1.0.0 and Python 3.6 are supported now. Please checkout to branch 1.0! 现在支持Pytorch 1.0.0和Python 3.6。请结帐到 This project contains the implementation of our CVPR 20
《SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》
正在挣扎中的人
11-23 1305
总结SegStereo
PSMNet：金字塔立体匹配网络
gitblog_09347的博客
09-13 480
PSMNet：金字塔立体匹配网络 PSMNet Pyramid Stereo Matching Network (CVPR2018) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/PSMNet ...
论文阅读笔记《SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》
深视
08-27 3705
0.摘要   双目立体图像的深度估计具有很广泛的应用前景。传统算法在特征不明显的区域表现较差，这一问题可以利用高层次的信息来解决，例如语义分割。在这篇文章中，我们发现将语义信息结合起来能够有效的改善视差估计结果。我们的将语义特征嵌入特征图中，并将规则化的语义信息作为损失项来改善视差学习效果。我们的模型SegStereo使用了分割后的语义信息，并引入了语义Softmax损失，这有助于提高视差图的预...
论文阅读笔记 《Pyramid Stereo Matching Network》[2018]
weixin_56127994的博客
09-02 602
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
Stereo R-CNN中的3D Box Estimation和Dense 3D Box Alignment模块
weixin_45440069的博客
04-27 433
Stereo R-CNN中的3D Box Estimation和Dense 3D Box Alignment模块 #Stereo R-CNN概述
raft-stereo部署
最新发布
01-20
### 如何部署 RAFT-Stereo RAFT-Stereo 是一种高效的立体匹配算法，其项目托管在 GitCode 上[^1]。为了成功部署 RAFT-Stereo，需遵循一系列配置步骤。 #### 准备环境 安装 Python 及必要的依赖库是第一步操作。...
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