基於深度學習立體匹配中的 Cost Volume

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number of model parameters:
5224768 
cnn-out torch.
size([
1,128,96,
312]
)output_branch1-before torch.
size([
1,32,
1,4]
)* 第一層金字塔上取樣前的圖
output_branch1 torch.
size([
1,32,
96,312]
)*第一層金字塔upsample後的圖
output_branch2-before torch.
size([
1,32,
3,9]
)*第2層金字塔上取樣前的圖
output_branch2 torch.
size([
1,32,
96,312]
)*第2層金字塔上取樣後的圖
output_feature: torch.
size([
1,32,
96,312]
)*左圖特徵圖輸出輸出
cnn-out torch.
size([
1,128,96,
312]
)output_branch1-before torch.
size([
1,32,
1,4]
)output_branch1 torch.
size([
1,32,
96,312]
)output_branch2-before torch.
size([
1,32,
3,9]
)output_branch2 torch.
size([
1,32,
96,312]
)output_feature: torch.
size([
1,32,
96,312]
)*右圖特徵圖輸出輸出
cost volumn torch.
size([
1,64,
48,96,
312]
)*cost volume

基於深度學習演算法和傳統立體匹配演算法的雙目立體視覺

人類通過眼睛感知世界 獲取資訊。人類獲取資訊的方式有很多種，可通過眼睛 耳朵 觸覺 嗅覺 味覺等，但我們接受到的絕大部分資訊都是通過視覺的方式獲取到的。由此可見，視覺系統在人類的生存 生產 發展中起到了極其重要的作用。隨著計算機技術 智慧型機械人等的廣泛研究與應用，不少科學家嘗試將人類視覺系統功能賦...

立體匹配中的NCC，SAD，SSD演算法

normalized cross correlation ncc ncc u,v wl w wl w wr w wr w 選擇最大值 sum of squared defferences ssd ssd u,v sum 選擇最大值 sum of absolute defferences sad sa...

立體匹配中的NCC，SAD，SSD演算法

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