E3Stereo 用几何边缘改进立体匹配深度边界
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E3Stereo 用几何边缘改进立体匹配深度边界
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AI 综述
Qi Xiong、Qinghua Zhao、Yongqiang Xi 提出 E3Stereo 方法，从视差监督中学习几何边缘，再结合主干视差与图像细节预测全分辨率视差修正，并在训练中用同一边缘图强化边界误差。 在 Scene Flow 数据集上，该方法使 RAFT-Stereo、IGEV 和 MonSter 的深度边界 EPE 降低 9.5%-14.3%，整体 EPE 也同步下降。作者称源代码将在论文被接收后公开。
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最新进展10月27日 12:00
E3Stereo：用学习到的几何边缘改进深度边界处的立体匹配报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AIE3Stereo：用学习到的几何边缘改进深度边界处的立体匹配
E3Stereo 从视差监督中学习几何边缘，并结合主干视差与图像细节预测全分辨率视差修正，同时用同一边缘图在训练中强化边界误差。在 Scene Flow 数据集上，该方法使 RAFT-Stereo、IGEV 和 MonSter 的深度边界 EPE 降低 9.5%-14.3%，整体 EPE 也同步下降。
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