【论文笔记-stereo】LRCR

最新推荐文章于 2022-10-16 16:30:02 发布
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本文提出了一种新颖的循环模型，该模型统一了立体一致性检查与视差估计过程，并引入了软注意力机制，使网络能够自动聚焦于不可靠区域，从而提升了KITTI数据集上的表现。

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

论文阅读笔记《Left-Right Comparative Recurrent Model for Stereo Matching》
深视
05-25 2361
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...
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 5833
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...
【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 3381
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.
论文阅读笔记《Pyramid Stereo Matching Network》
深视
04-15 2万+
该论文提出的算法，在2018年4月14日前仍然是KITTI排行榜的首位，并且是开源的代码，有较高的学习价值。0.摘要最新的研究表明，利用一对立体图像来估算深度信息可以格式化为一个有监督的学习任务，进而通过卷积神经网络来解决。然而，当前基于图块匹配的Siamese网络的架构，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。为了解决这个问题，本文提出了PSMNet...
Pyramid Stereo Matching Network
qq_33495762的博客
03-08 999
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。...
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，...
《RAFT-Stereo：Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记
m_buddy的博客
10-18 2726
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
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
【论文笔记-Stereo】Deep Stereo Matching with Explicit Cost Aggregation Sub-Architecture
zhiwei2coder的博客
03-21 1323
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...
《Pyramid Stereo Matching Network》
正在挣扎中的人
10-31 1186
PSMNet详解
PSMNET(Pyramid Stereo Matching Network)介绍
欢迎大家来到新嬉皮士的世界
10-16 4467
对PSMnet网络中主要设计思路和网络结构进行了提炼。包括SSP的设计 3DCNN等
蓝牙播放Stereo和Hands-Free AG Audio两种模式的区别？
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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
Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving
weixin_36670529的博客
09-12 1839
目录 摘要 1、简介 2、相关工作 2.1、基于LiDAR的目标检测 2.2、基于单目三维目标检测 2.3、基于立体的三维目标检测 3、立体R-CNN网络 3.1、立体RPN 3.2、立体 R-CNN 4、3D框估计 5、密集3D框队列 6、实现细节 7、实验 8、结论和进一步工作 摘要 提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方...
CVPR 19系列3 | Stereo R-CNN 3D 目标检测
gzq0723的博客
07-13 755
摘要之前在3D检测方面的文章层出不穷，也是各个公司无人驾驶或者机器人学部门关注的重点，包含了点云，点云图像融合，以及单目3D检测，但是在双目视觉方面的贡献还是比较少，自从...
论文阅读笔记——Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving
u011832617的博客
08-28 1994
首先，这篇文章是2019年很新颖的一篇文章，利用双目信息做3D目标检测，因为传统方法是用雷达和单目等去做，而这篇文章把双目信息，目标检测，对极几何等知识结合，提出了很新颖的检测思路，这是很值得我们关注的一点，也是一个更加符合人类思考流程的监测网络结构。 亮点总结： Stereo R-CNN方法，并同时检测，关联左右目图像中的对象。 利用关键点和双目 Box 约束，形成一个3D Box 估计器...
Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 论文学习
calvinpaean的博客
07-01 1455
Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection AbstractIntroductionRelated Work基于激光雷达的3D目标检测基于单目的3D目标检测基于双目的3D目标检测 Abstract 我们针对自动驾驶提出了一个3D目标检测方法，在双目图像中充分地利用稀疏信息和密集信息，语义信息和几何信息。...
【论文简述及翻译】PSMNet：Pyramid Stereo Matching Network（CVPR 2018）
qq_43307074的博客
10-06 3246
【论文简述及翻译】Pyramid Stereo Matching Network（CVPR 2018）
论文阅读《PSM-Net: Pyramid Stereo Matching Network》
薛定谔的猫头咕咕咕
03-31 1717
论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.08669 代码地址:https://github.com/JiaRenChang/PSMNet 背景   为了提高模型在不确定区域（遮挡与弱纹理）的效果，本文提出了一个PSM-Net，该网络包含金字塔池化与3D正则化层；其中金字塔池化模块有利于模型提取更丰富的上下文信息，而U-Net结构的3D正则化层有效减小了模型的计算量； 模型结构   左右图像同时送进权重共享的特征提取CNN中得到特征图；通过拼接左右特征图来构建代价体；然后通过3
raft-stereo
最新发布
08-26
model = RAFTStereo(model_name="raft-stereo-s-things") model = model.cuda() model.eval() # 加载并预处理图像 image1 = torch.rand(1, 3, 512, 640).cuda() # 模拟左图 image2 = torch.rand(1, 3, 512, 640)....
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