Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network to Compare Image Patches 译文

摘要 我们提出了一种从已纠正的一对图片来提取深度信息的方法。我们的方法聚焦于很多立体构建算法的第一阶段：匹配损失（match cost）计算。我们通过卷积神经网络通过对小的图像块的相似度的学习，来解决这个问题。通过构建一个二分类的数据集（相似，不相似的样本）进行有监督的训练。我们提出连个网络去实现这个任务，一个调整速度、一个调整精度。cnn的输出被用作立体匹配的成本（stereo matching

>>阅读原文<<