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时域立体匹配：超过 100 帧每秒的扩展现实视频立体匹配
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
StereoNet是一种深度学习架构，能够在NVidia Titan X上以60fps运行，产生高质量、边缘保留且无量化的视差图。该网络具有超像素匹配精度的关键洞见，比传统立体匹配方法高一个数量级，通过使用低分辨率代价体编码所需的所有信息，从而实现实时性。该方法在多个基准测试中取得了显着的结果，提供了极大的灵活性。
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关键要点
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提出了StereoNet，这是第一个端到端实时立体匹配的深度学习架构。
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在NVidia Titan X上以60fps运行，产生高质量、边缘保留且无量化的视差图。
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该网络具有超像素匹配精度，比传统立体匹配方法高一个数量级。
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通过使用低分辨率代价体编码所需的所有信息，实现实时性。
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采用学习的边缘感知上采样函数实现空间精度。
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使用Siamese网络从左右图像提取特征。
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在非常低的分辨率代价体中计算视差的初步估计。
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模型通过紧凑的像素到像素细化网络分层地重新引入高频细节。
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利用颜色输入作为指南，产生高质量的边缘感知输出。
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在多个基准测试中取得了显着的结果，提供了极大的灵活性。
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