Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network to Compare Image Patches 譯文

摘要 我們提出了一種從已糾正的一對圖片來提取深度信息的方法。我們的方法聚焦於很多立體構建算法的第一階段：匹配損失（match cost）計算。我們通過卷積神經網絡通過對小的圖像塊的相似度的學習，來解決這個問題。通過構建一個二分類的數據集（相似，不相似的樣本）進行有監督的訓練。我們提出連個網絡去實現這個任務，一個調整速度、一個調整精度。cnn的輸出被用作立體匹配的成本（stereo matching

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