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矫正迭代视差用于立体匹配
基于成本体积的不确定性估计（UEC）方法利用图像对中的成本体积的丰富相似性信息，以低计算成本实现了竞争性的性能，并且提出了两种不确定性辅助视差估计方法，UDR 和 UDC，优化了迭代方法的视差更新过程，并且通过视差矫正损失显著提高了精度，最
PDF18 days ago
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。
PDFa month ago
CVPR使用双目相机实现可推广的新视点合成
提出了一种针对多视点立体相机图像的第一种通用视角合成方法，该方法引入了立体匹配以实现高质量的几何重建。该方法包括三个关键组件：立体特征提取器、深度引导的平面扫描和立体深度损失，并提出了第一个多视点数据集 StereoNVS，实验证明该方法优
PDF2 months ago
CVPRMoCha-Stereo：用于立体匹配的模样通道注意力网络
通过引入 Motif Channel Attention Stereo Matching Network (MoCha-Stereo) 解决现有方法中在特征通道生成过程中丢失几何结构信息的问题，并提出 Motif Channel Corre
PDF3 months ago
运用视觉基础模型在立体匹配中的优势
该研究是首次探索一种可行的方法，将 VFMs 适应于立体匹配，并通过将 ViTAS 与基于代价体积的立体匹配后端处理相结合，在 KITTI Stereo 2012 数据集上取得了最高排名，并以误差像素比例方面优于次优网络 StereoBas
PDF3 months ago
CVPR神经马尔可夫随机场用于立体匹配
基于深度学习的神经 MRF 模型在立体匹配任务中取得了显著的性能提升，通过在潜在函数和信息传递方面应用数据驱动的神经网络，该模型有效地解决了传统立体方法中的建模限制和精度问题，并借助变分推断理论保留了立体 MRF 模型的图感知特征。对于高分
PDF4 months ago
学习立体匹配中的视图内和视图间几何知识
提出了一种新颖的 “Intra-view and Cross-view Geometric knowledge learning Network (ICGNet)” 模型，以整合单景图片的几何知识和跨景因素（包括遮挡和匹配独特性）的几何知识
PDF4 months ago
CFDNet：一种具有对比特征蒸馏的可概化的雾视觉立体匹配网络
在模糊场景下，立体匹配因散射效应导致能见度下降和密集对应匹配特征较不明显，而简单地去除雾可能无助于深度估计，因为雾本身可以提供重要的深度线索。本文介绍了一种基于对比特征蒸馏的框架，该策略结合了从合并的清晰 - 雾特征中蒸馏特征和对比学习，确
PDF4 months ago
DCVSMNet：双成本体素匹配网络
Double Cost Volume Stereo Matching Network (DCVSMNet) 是一种新颖的架构，具有两个小型的上部（分组）和下部（规范相关）成本体积。每个成本体积分别处理，并提出了一种耦合模块来融合从上部和下部
PDF4 months ago
用于无纹理立体匹配的深度感知体积注意力
在户外实际场景中，本研究提出了一种轻量级体积细化方案，解决了质量下降和纹理缺失的问题，通过引入地面真实深度图进行深度体积监督和层次化滤波来强调局部细节和上下文，同时提出了一种更严格的评估指标，实现了卓越的性能在纹理缺失图像的情况下。
PDF5 months ago
S$^3$M-Net: 自主驾驶中语义分割与立体匹配的联合学习
本文介绍了一种新的联合学习框架 S^3M-Net，用于同时进行语义分割和立体匹配，通过特征共享和融合来提高整体场景理解能力，通过最小化语义一致性引导损失来训练整个联合学习框架，在 vKITTI2 和 KITTI 数据集上进行实验，证明了该框
PDF5 months ago
从 360 度图像中估算 3D 场景几何：一项调查
本文综述了基于单个、两个或多个以全景光学成像系统拍摄的图像的先驱和最先进的三维场景几何估计方法，包括基于全景数据的单目布局和深度推断、球面域上的立体匹配，以及使用多视角相机设置的光场、多视图立体和运动结构等方面的方法，并讨论了各种目的的常用
PDF6 months ago
S3Net：用于卫星极线影像的单分支语义立体网络的立体匹配和语义分割创新
提出了一种名为 Single-branch Semantic Stereo Network（S3Net）的解决方案，通过自我融合和互相融合模块创新性地将语义分割和立体匹配相结合，从而更准确地理解语义信息和视差估计。在 US3D 数据集上的比
PDF6 months ago
非线性正则化与空间金字塔的量子混合立体匹配
该研究以量子视觉计算为背景，引入了一种使用非线性正则化方法和空间金字塔在量子退火器上解决最大后验推断问题的新方法，形成了一个最小化马尔可夫随机场能量的问题。该方法是混合（即量子 - 经典）的，适用于现代 D-Wave 量子退火器，并结合了二
PDF6 months ago
OpenStereo：立体匹配与强基线的全面基准
引入了一个关注实际应用而非仅仅性能提升的全面基准的研究，包括一个灵活高效的立体匹配代码库，通过实验在 SceneFlow 数据集上证明了该代码库的强大性能，并发现了一个简单但有效的基准模型。
PDF7 months ago
MC-Stereo：多峰查找和级联搜索范围进行立体匹配
基于迭代优化的 MC-Stereo 框架通过多峰查找策略缓解了匹配中的多峰分布问题，并通过级联搜索范围将粗糙到精细的概念整合到迭代框架中，此外，引入预训练网络作为特征提取器提升了立体匹配流水线的前端，基于这些改进，MC-Stereo 在 K
PDF8 months ago
多次利用不同深度数据集驱动光流学习
通过利用光流估计与立体匹配之间的几何连接，我们提出了一种将各种现实世界深度估计数据集转化为生成光流的监督训练数据的方法，同时引入几何增强和辅助分类器进一步增强光流估计器的学习，该方法在多个数据集和光流估计模型上的广泛实验验证了其有效性和优越
PDF9 months ago
StereoFlowGAN: 无监督领域适应下的立体与光流联合训练
我们介绍了一种新的训练策略，用于立体匹配和光流估计，该策略利用合成和真实图像域之间的图像翻译。我们的方法使得训练模型在真实图像情景中表现出色，同时仅依赖于合成图像的真实信息。为了促进任务无关的域适应和任务特定组件的训练，我们引入了一个处理左
PDF10 months ago
差分模型：基于体积的立体匹配的扩散模型
通过将扩散模型应用于立体匹配，本研究提出了一种名为 DiffuVolume 的方法，通过过滤成本体积以提高性能。
PDF10 months ago
ICCVELFNet：用于立体匹配的证据局部全局融合
在本论文中，我们提出了 Evidential Local-global Fusion (ELF) 框架，用于立体匹配，通过确定性估计和置信度感知的融合，赋予了模型可信赖性，该框架能够有效地利用多尺度和多视图知识，实现多级预测的融合和基于成本
PDFa year ago