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Stereo Matching Method Based on Space-Aware Network Model

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2021年第4期127卷 175-189页

作者： Jilong Bian Jinfeng Li College of Information&Computer Engineering Northeast Forestry UniversityHarbin150040China College of Computer&Information Technology Mudanjiang Normal UniversityMudanjiang157011China

The stereo matching method based on a space-aware network is proposed, which divides the network into threesections: Basic layer, scale layer, and decision layer. This division is beneficial to integrate residue network and densenetwork into the space-aware network model. The vertical splitting method for computing matching cost by usingthe space-aware network is proposed for solving the limitation of GPU RAM. Moreover, a hybrid loss is broughtforward to boost the performance of the proposed deep network. In the proposed stereo matching method, thespace-aware network is used to calculate the matching cost and then cross-based cost aggregation and semi-globalmatching are employed to compute a disparity map. Finally, a disparity-post processing method is utilized suchas subpixel interpolation, median filter, and bilateral filter. The experimental results show this method has a goodperformance on running time and accuracy, with a percentage of erroneous pixels of 1.23% on KITTI 2012 and1.94% on KITTI 2015.

关键词： Deep learning stereo matching space-aware network hybrid loss

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