三维视觉论文阅读:high-res-stereo2019双目立体视觉

2023-05-16

论文

Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images

摘要

本篇文章本人在看的时候,感觉特别像StereoNet和StereoDRNet。high-res-stereo强调了其在处理高分辨率影像的能力,并且也得到了非常漂亮的效果;另外,就是这篇文章也公开了代码,目前从issue的情况来看,论文的结果是可复现的!

方法

以下展示了high-res-stereo的网络结构,其实还是特征提取和代价回归两部分。
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1. 特征提取

high-res-stereo的特征提取与其他文章还是有一点不同的,其应用了一个encoder-decoder结构,并在最中间用了一个SPP来提高感受野。目前看到的大部分论文,都是只有一个encoder,并没有decoder;本篇文章的意思是,加一个decoder可以保证高分辨特征的质量。

2. 代价聚合

金字塔式的代价聚合已经不是什么新鲜事了,high-res-stereo也是这么操作的。先用低分辨率的特征构建低分辨率的cost volumn,然后简单的三维卷积一下上采样(三线性插值)得到较高分辨率的cost volumn,其网络结构如下。总之,就是为了扩大感受野,不择手段!
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训练

1. loss

由于视差是从低分辨率到高分辨率逐步生成,所以loss肯定也是多分辨率的。
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2.数据增强

本篇文章的数据增强,还是非常有意思的,总的来说有以下三个:

  1. 考虑标定误差,人为增加误差
  2. 考虑光照变化
  3. 考虑遮挡区域,随机遮挡一些区域

结果

这篇文章的结果是非常让我震惊的。对于我这种测量出身的人来说,视差图其实没啥用,三维点云效果好不好最重要。后续一定要跑代码的!
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