论文阅读笔记《SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》

0.摘要   双目立体图像的深度估计具有很广泛的应用前景。传统算法在特征不明显的区域表现较差，这一问题可以利用高层次的信息来解决，例如语义分割。在这篇文章中，我们发现将语义信息结合起来能够有效的改善视差估计结果。我们的将语义特征嵌入特征图中，并将规则化的语义信息作为损失项来改善视差学习效果。我们的模型SegStereo使用了分割后的语义信息，并引入了语义Softmax损失，这有助于提高视差图的预测

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