技术标签: 基于深度学习的深度估计 MC-CNN
这篇文章是《Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network》的扩展。
使用CNN来计算立体匹配代价。
MC-CNN通过使用卷积神经网络在小图像块上学习相似性度量来计算匹配代价。通过相似和不相似的图像块(Patches)构建二元分类数据集,以有监督的方式进行训练。为此提出了两种架构:一种针对速度进行调整,另一种针对精度进行调整。MC-CNN的输出用于初始化立体匹配代价,然后采用基于交叉的代价聚合,半全局匹配进行代价细化,最后采用左右一致性检测,亚像素增强,中值滤波和双边滤波进行视差细化。
负号将相似性分数转换为匹配代价。
当网络训练完毕后,输入一对patches,输出即为两个patch的相似性分数。要遍历立体图像的所有像素的整个视差范围,会导致计算量很大,因此,文章也提出了减小计算量的方法:
1*1
的卷积层,这样就可以经过一次前馈,而完成整张图像的一个视差值的代价计算,遍历所有的视差值(可以通过将右图特征右移遍历其他的视差值)。因此,整个CNN计算代价的计算瓶颈就是视差搜索范围D。以上这几部分可以查看《Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network》
使用灰度图像作为输入,训练时输入patches,推理时输入整张图像。
(1)准确架构在KITTI 2012, KITTI 2015, and Middlebury测试集上都获得当时的第一。
(2)快速架构比准确架构快90倍,但仅仅损失少量精度。
(3)CNN可应用于实时视差估计中的匹配代价计算。
这篇作为《Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network》的扩展,其实是提出了一个快速架构,可以实现将近实时的视差估计的效果。
有限的接受域和复杂的正则化函数。
相比于手工制作的特征,通过卷积和池化可以提取全局上下文,而不仅仅是局部特征。
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