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stereo pair
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利用稀疏深度测量与立体匹配融合实时稠密深度估计
本研究提出了一种深度估计方法,利用来自双目立体视觉和稀疏激光雷达或深度相机的测量信息。通过融合各传感器的优势,即精确但稀疏的测量信息和模糊但密集的立体信息,并采用各向异性扩散和半全局匹配技术进行有效地融合。该方法在 KITTI 2015 和
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6 years ago
ICCV
级联残差学习:一种用于立体匹配的两阶段卷积神经网络
本文提出了一种级联卷积神经网络,它深度学习处理立体成像时产生的不适定区域难点,通过残差学习技术实现了高精度的视差图生成,达到了极佳的匹配效果。
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7 years ago
利用智能手机实现立体图像除栏功能
本文提出了一种使用视差及立体图像检测围栏像素、模拟拍摄视频中被挡住的图像帧,以及采用总变差先验正则化的优化方法来进行解围栏图像的方法。
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8 years ago
ECCV
无监督卷积神经网络用于单视角深度估计:几何的拯救
本文提出了一种基于自编码器的无监督深度卷积神经网络学习框架,通过训练不需要预训练或注释的神经网络,为单视图深度预测提供了一种新的方法。
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8 years ago
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