利用双目摄像机的传感器融合提高室外图像的对象分割,通过几何信息的利用,可以区分重叠的同类或异类物体,并抑制虚假检测,该方法的融合过程基于面罩评分,采用伪激光雷达和基于图像的表示进行 2D、2.5D 和 3D ROI 上的面罩回归。通过使用具有更高分辨率、更长基线和焦距的 High-Quality Driving Stereo(HQDS)数据集,我们的性能达到了最新的技术水平。
本研究提出了一种用于减少计算负担和对大规模景观适用的轻量级花费体积平均群组相似性度量以及基于此有效的花费体积表示的级联 3D U-Net 模块,并将多视角深度推断重新转换为反深度回归任务,旨在提升深度推断的可扩展性和准确性,在 DTU 数据集和 Tanks and Temples 数据集上实现了方差的估计和最优性能的状态。