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选择与合并（SAC）：一种通过高效的局部马尔可夫网络实现点云生成的新型多视深度融合算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种将低分辨率深度数据与高分辨率立体数据相结合的方法，通过求解局部能量最小化问题生成深度图。该方法采用了新的相关函数、自适应成本聚合步骤和自适应融合方法，提高了种子生长的精度。该方法高效，能在标准台式计算机上以3 FPS的速度运行，并通过与现有方法的比较和实际数据集的比较证明了其性能。
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关键要点
- 本文介绍了一种将低分辨率深度数据与高分辨率立体数据相结合的方法。
- 该方法采用最大后验概率方法，通过层次求解局部能量最小化问题生成深度图。
- 引入了新的相关函数、自适应成本聚合步骤和自适应融合方法，提高了种子生长的精度。
- 该方法避免了传播错误视差的倾向。
- 该方法高效，能在标准台式计算机上以3 FPS的速度运行。
- 通过与现有方法的比较和实际数据集的比较，证明了其性能。
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