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cross-based cost aggregation
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CVPR
使用卷积神经网络计算立体匹配成本
该论文通过使用卷积神经网络预测图像之间匹配的好坏,进而计算立体匹配代价,再通过交叉基准代价聚合、半全局匹配和左右一致性检查(LRC)来消除遮挡区域中的错误,从而获得了较低的误差率。该方法在 KITTI 立体数据集上达到了 2.61%的误差率
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10 years ago
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