論文閱讀筆記《Cascade Residual Learning A Two-stage Convolutional Neural Network for Stereo Matching》

摘要   利用卷積神經網絡的最新進展，從一對立體圖像中匹配稠密的對應關係可轉化爲一個學習問題，其表現要優於其他的傳統方法。然而，在一些病態區域生成高質量的視差圖時依舊存在很多問題。爲了解決這個問題，我們提出了一種新型的兩級CNN結構。第一級是在DispNet網絡的基礎上增加額外的上卷積模塊（up-convolution modules），以獲得保留更多細節的視差圖。第二級是對第一級初始化的視差圖進

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