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Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network
時間 2020-12-30
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譯: 摘要: 從矯正的圖像對中提取深度信息,訓練CNN預測兩圖如何匹配並且計算立體匹配損耗。成本由交叉成本聚合和半球匹配所改善。 1.介紹: 考慮如下問題:兩張從不同位置的相機所攝的圖像,目標是計算左圖每個像素的差異。差異指的是左右兩圖的水平位置差異d,其中的差異可由深度z(即物體到相機的距離)(公式未知),上述問題變成了立體重建的子問題,即可從一張或多張圖片中重建出3D的形狀出來,一個典型的立體
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