Sep, 2017

具有自我改进能力的自监督学习用于立体匹配

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TL;DR本论文提出了一种基于卷积神经网络的方法，能够从立体输入中学习计算密集的视差图，使用图像变形误差作为损失函数，无需地面真实的视差图。该方法经过在 KITTI 和 Middlebury 立体基准数据集上的实验，证明优于许多现有技术并且速度更快。
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发现论文，激发创造
  • 从单张图片学习立体视觉

    该研究介绍了一种基于单目深度估计，使用错误匹配视差地图训练立体匹配网络的方法，无需真实深度或手动设计人工数据即可将任何 RGB 图像列表转换为立体训练数据，并在 KITTI、ETH3D 和 Middlebury 等数据集上表现出色。

    Aug, 2020

  • Zoom and Learn: 将深度立体匹配推广到新领域

    本论文提出了一种针对卷积神经网络在新领域上泛化能力不佳的自适应训练方法，结合了合成数据和部分无标注实际数据。通过图拉普拉斯正则化的迭代优化问题求解，让 CNN 能够根据新领域的实际数据自适应地调整自身参数，在保持边缘的同时消除伪像，实现在两个场景中的高效应用。

    Mar, 2018

  • 实时自适应深度立体匹配

    通过采用 Modularly ADaptive Network (MADNet) 和 Modular ADaptation (MAD) 算法，本文提出了一种具有实时自适应功能的深度立体系统，能够在异构数据集上实现卓越的性能表现。

    Oct, 2018

  • 深度立体视觉的持续适应

    提出一种 Modularly ADaptive Network (MADNet) 架构和 Modular ADaptation (MAD, MAD ++) 算法设计，实现在不同环境下对深度估计进行实时自适应的端到端架构，无需与输入图像不同的数据源。

    Jul, 2020

  • 多视差一致性过滤的引导式单目深度估计的立体匹配知识

    本研究提出了一种基于多个视差图来检查一致性的方法，以识别并过滤伪深度图中的错误，无需真实值（GT）和训练过程，并通过消除立体匹配易受攻击的错误区域，如无纹理区域、遮挡边界和反射表面，取得了比以往方法更好的实验结果。

    Jan, 2024

  • NeRF-Supervised 深度立体

    使用神经渲染技术构建的数据集来训练深度立体网络，使其能够预测锐利且详细的视差图，并在 Middlebury 数据集上优于现有的自监督方法。

    Mar, 2023

  • ActiveStereoNet: 面向主动立体视觉系统的端到端自监督学习

    本文介绍了 ActiveStereoNet，这是一种针对主动立体系统的深度学习解决方案，它是完全自监督的，使用新颖的重构损失函数，具有较强的噪声鲁棒性和纹理特征稳健性，能够处理遮挡等场景并取得了令人信服的结果。

    Jul, 2018

  • 训练卷积神经网络比较图像片段进行立体匹配

    本研究基于卷积神经网络为计算视差匹配的成本聚合，并针对 KITTI2012、KITTI2015 和 Middlebury 立体数据集对该方法进行了验证，结果表明其在所有三个数据集上优于其他方法。

    Oct, 2015

  • ResDepth: 学习残差三维重建

    使用深度学习的残差学习方法来提高立体重建质量，并可用于卫星图像等领域。在 ETH3D 基准和卫星图像领域，平均绝对误差降低了 50% 以上。

    Jan, 2020

  • 使用恒定的高速公路网络和反射性置信度学习提高立体匹配的效果

    本研究提出了一种三步改进的立体匹配管道，其中包括了基于多级加权残差快捷方式的高速公路网络结构，用于计算每个可能差异的匹配成本，并引入了新的后处理步骤，旨在处理全局信息结合的图像不确定性，从而提高异常点检测的性能，并在现有技术上实现了最新的性能。

    Dec, 2016