ECCVJun, 2020

PCW-Net：金字塔组合与变形代价体用于立体匹配

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TL;DR该研究提出了一种名为 PCW-Net 的深度学习模型，它利用代价体积、金字塔结构和图像拉伸等先进技术，在实现跨域泛化的同时提高立体匹配的准确性，其在 KITTI 2012 和 Argoverse 等数据集上取得了最好的性能。
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发现论文，激发创造
  • CFNet: 基于级联和融合代价体积的鲁棒立体匹配

    该论文提出了一种基于级联和融合代价体的深度学习模型 CFNet，以解决大规模标注数据集的深度立体匹配模型的泛化能力问题，通过融合多个低分辨率的密集代价体以及逐步缩小视差搜索空间的方式，建立起一套定量的不确定性估计体系，实现了对跨数据集间的泛化匹配能力的优化。

    Apr, 2021

  • PWC-Net：使用金字塔、光流矫正和代价体积的卷积神经网络

    我们提出了一种紧凑但有效的卷积神经网络模型，用于光流预测，名为 PWC-Net，其通过金字塔处理、扭曲变换和成本体积使用学习功能进行设计，该模型在 MPI Sintel 最终传递和 KITTI 2015 基准测试上优于所有发表的光流方法，同时比最近的 FlowNet2 模型小 17 倍且易于训练。

    Sep, 2017

  • 基于代价体金字塔的多视角立体深度推理

    本文提出了一种基于成本体积的神经网络，可以从多视图图像中进行深度推断，在构建成本体积金字塔的过程中，通过从粗到细的方式代替固定分辨率的方式，使得网络结构更紧凑轻量，并允许我们推断高分辨率深度图以获得更好的重建结果。

    Dec, 2019

  • GraftNet: 基于广谱和任务取向特征的领域通用立体匹配

    利用大规模数据集训练的模型特征，采用余弦相似度为基础的代价体积作为桥梁，将特征嫁接到一个普通的代价聚合模块，以此来解决领域转化带来的一般化能力不足。通过将嫁接特征输入到一个浅层网络进行变换计算代价，从而恢复更多的任务 - specific 信息，大量实验表明，这种宽光谱和任务定向的特征可以显著提高模型的泛化能力。

    Apr, 2022

  • 深度立体匹配自适应单峰代价卷积滤波

    本文提出了一种新的深度学习立体匹配方法，通过在代价体上增加限制和建立局部基于峰值的单峰分布函数，显式地建模不同环境下的匹配不确定性，从而提高了匹配效果。

    Sep, 2019

  • 高分辨率多视角立体匹配的级联代价体

    本文提出了一种既节省时间又节省内存的立体成像方法，该方法在几何和语境的渐进细化尺度中构建标准的特征金字塔下的代价体，随着不断增加的代价体分辨率以及深度（或差异）间隙的自适应调整，以较粗糙的方式从粗到细恢复输出。

    Dec, 2019

  • 组相关立体网络

    本文提出了使用分组相关来构建成本体积，并改进了三维堆叠沙漏网络，以用于立体匹配的深度感知，通过实验证明在 Scene Flow、KITI 2012 和 KITTI 2015 数据集上，该方法优于之前的方法。

    Mar, 2019

  • 金字塔立体匹配网络

    该论文提出了一种新的算法 PSMNet，通过空间金字塔池化模块和三维卷积神经网络来提取全局上下文信息并形成代价体积，通过多层次网络及中间监督来优化代价体积，该算法在 KITTI 2012 和 2015 数据集中的表现也十分优秀。

    Mar, 2018

  • Ghost-Stereo：基于 GhostNet 的立体匹配网络的代价体积增强与聚合

    基于 GhostNet 的 Ghost-Stereo 是一种新颖的端到端立体匹配网络，使用特征增强模块和轻量级聚合模块来提高成本体积质量，从而取得与最先进的实时方法相当的性能，并展现出更好的泛化能力。

    May, 2024

  • PDWN: 金字塔可变形配准网络用于视频插帧

    通过金字塔可变卷积结构和上下文增强网络，我们提出了一种称为 Pyramid Deformable Warping Network（PDWN）的轻量而有效的模型，可用于视频帧插值。该方法使用粗到细的连续细化来生成未知中间帧相对于已知帧的 DConv 偏移，并在每个金字塔级别计算扭曲特性之间的成本卷积以帮助偏移量推断。在最细的尺度上，这两个扭曲帧被自适应地混合以生成中间帧，其准确性可与同类模型相媲美甚至更优。

    Apr, 2021