CVPRMar, 2018

Zoom and Learn: 将深度立体匹配推广到新领域

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TL;DR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。
cnnsstereo matchingsynthetic training dataself-adaptationgraph laplacian regularization
发现论文，激发创造
  • 域不变立体匹配网络

    本文提出了设计域不变的立体匹配网络的方法，其中使用了新颖的 “域标准化” 方法以及可训练的基于非局部图滤波器的方法，使网络能够在新的场景中泛化，并在实验中得到了显著提高。

    Nov, 2019

  • 学习如何为立体感应适应

    介绍了一种 “学习适应” 框架，可以让基于深度学习的立体视觉方法以一种无监督的方式不断适应新的目标领域，从而适用于现实世界的应用，例如自动驾驶。

    Apr, 2019

  • 具有自我改进能力的自监督学习用于立体匹配

    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。

    Sep, 2017

  • StereoGAN: 聚合域翻译和立体匹配的联合优化来桥接从合成到真实领域的差距

    本研究提出了一种端到端的域翻译和立体匹配网络训练框架，通过引入双向多尺度特征重投影损失和相关性一致性损失等两个新颖的损失函数来提高合成立体图像到真实图像的转换效果以及维护单应约束，实验证明进行域翻译和立体匹配网络联合优化能够有效地解决合成数据集所引入的领域偏差问题，从而实现更准确的立体匹配。

    May, 2020

  • 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

  • 图像深度预测的无监督领域适应

    本文介绍了一种无监督领域适应技术，它仅依赖于图像对，并利用经典的立体算法生成视差测量，旨在 fine-tune 立体和单眼深度架构，通过一种新颖的置信度引导损失函数来处理以测量出视差值，并且该方法不需要基础真实标签，实验证明其效果优于其他同类无监督损失函数。

    Sep, 2019

  • 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

  • SyntStereo2Real：边缘感知生成对抗网络用于维持立体约束的遥感图像转换

    远程感知领域中，缺乏立体匹配以及准确地面真实数据制约了深度神经网络的训练；合成图像作为替代方案缓解了此问题，但面临域泛化问题；结合图像到图像翻译和立体匹配的能力提供了有效解决方案；通过将图像到图像翻译网络和立体匹配网络联合优化，我们提出一种基于边缘感知的生成对抗网络，同时有效解决了两个任务；通过 Sobel 算子获取输入图像的边缘图像，并将其作为编码器的额外输入，以在翻译过程中强制保持几何一致性；此外，通过计算翻译图像的变形损失来维持立体一致性；我们证明了我们的模型比现有模型产生了更好的定性和定量结果，并且其适用性扩展到包括自动驾驶在内的各种领域。

    Apr, 2024

  • 通过蒸馏跨域立体网络学习单目深度

    本文提出了一种使用立体匹配网络作为代理从合成数据中学习深度并使用预测的立体视差图来监督单目深度估计网络的方法，并提出了不同的策略以确保学习到的深度感知能力在不同领域之间得到很好的转移。通过大量实验证明了该方法在 KITTI 数据集上具有最先进的单目深度估计结果。

    Aug, 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