JavaShuo
欄目
標籤
ActiveStereoNet: End-to-End Self-Supervised Learning for Active Stereo Systems
時間 2021-01-17
標籤
stereo
disparity
简体版
原文
原文鏈接
Network architecture Loss function 主要用的左圖與reconstructioned的左圖之間的差異,叫做photometric loss,然後亮處像素之間的差異一定會比暗的地方的差異大的。所以像素之間的residual是跟像素的亮度有關。 然而,亮度與視差實際上是不相關的。所以,需要消除亮度的影響。因爲非監督裏面,的確loss是像素之間的loss。 Weighte
>>阅读原文<<
相關文章
1.
論文閱讀《ActiveStereoNet:End-to-End Self-Supervised Learning for Active Stereo Systems》
2.
【Active Learning - 03】Adaptive Active Learning for Image Classification
3.
【Active Learning - 05】Adversarial Sampling for Active Learning
4.
Wide & Deep Learning for Recommender Systems
5.
Paper Reading:Wide & Deep Learning for Recommender Systems
6.
Learning Tree-based DeepModel for Recommender Systems
7.
Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
8.
Wide &Deep Learning for Recommender Systems
9.
【Active Learning - 01】 2013_CVPR_Adaptive Active Learning for Image Classification 論文筆記
10.
Learning Parallax Attention for Stereo Image Super-Resolution
更多相關文章...
•
Swift for 循環
-
Swift 教程
•
Scala for循環
-
Scala教程
•
Java Agent入門實戰(三)-JVM Attach原理與使用
•
Java Agent入門實戰(一)-Instrumentation介紹與使用
相關標籤/搜索
stereo
systems
active
learning
hover+active
Deep Learning
Meta-learning
Learning Perl
for...of
69.for
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
JDK JRE JVM,JDK卸載與安裝
2.
Unity NavMeshComponents 學習小結
3.
Unity技術分享連載(64)|Shader Variant Collection|Material.SetPassFast
4.
爲什麼那麼多人用「ji32k7au4a83」作密碼?
5.
關於Vigenere爆0總結
6.
圖論算法之最小生成樹(Krim、Kruskal)
7.
最小生成樹 簡單入門
8.
POJ 3165 Traveling Trio 筆記
9.
你的快遞最遠去到哪裏呢
10.
雲徙探險中臺賽道:借道雲原生,尋找「最優路線」
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
論文閱讀《ActiveStereoNet:End-to-End Self-Supervised Learning for Active Stereo Systems》
2.
【Active Learning - 03】Adaptive Active Learning for Image Classification
3.
【Active Learning - 05】Adversarial Sampling for Active Learning
4.
Wide & Deep Learning for Recommender Systems
5.
Paper Reading:Wide & Deep Learning for Recommender Systems
6.
Learning Tree-based DeepModel for Recommender Systems
7.
Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
8.
Wide &Deep Learning for Recommender Systems
9.
【Active Learning - 01】 2013_CVPR_Adaptive Active Learning for Image Classification 論文筆記
10.
Learning Parallax Attention for Stereo Image Super-Resolution
>>更多相關文章<<