超立体声 swMATH ID: 43941 软件作者： S.Fanello、Julien P.C.Valentin、Christoph Rhemann、Adarsh Kowdle、V.Tankovich、Philip L.Davidson、S.Izadi 描述： UltraStereo：有源立体声系统的高效学习匹配。从立体图像对中有效估计深度是计算机视觉的核心问题之一。我们使用一种新的基于学习的算法有效地解决了主动照明下立体匹配的特殊问题。这种类型的主动立体，即通过主动光投影仪增强场景纹理的立体匹配，对于深度相机的设计具有吸引力，这主要是因为与飞行时间或传统结构光技术相比，其鲁棒性得到了提高。我们的算法使用了一种无监督的贪婪优化方案，该方案学习对估计红外图像中的对应关系有区别的特征。该方法优化了一系列稀疏超平面，这些超平面在测试时用于将所有图像块重新映射为O（1）中的紧凑二进制表示。提出的算法是在PatchMatch Stereo-like框架中投射的，生成500Hz的深度图。与标准结构光方法相比，我们的方法适用于不同的场景，不需要繁琐的每台相机校准程序，也不会受到重叠传感器干扰的不利影响。广泛的评估表明，我们超越了当前深度传感技术的质量和局限性 主页： https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Fanello_UltraStereo_Efficient_Learning-Based_cvpr_2017_paper.pdf 相关软件： 布里斯克；效率检测；面2面；OpenPose（打开姿势）；NIMA公司；网格实验室；SegStereo公司；锚网；软剪刀；MVS网络；效率网；时尚MNIST；摄像头网络；DISN公司；群集适配；PWC-网络；Flickr30K手机；位置CNN；制作3D；WSABIE公司；苹果汁 引用于： 1文件 1位作者引用 1 Richard Szeliski，理查德 连载1篇 1 计算机科学课文 在1个字段中引用 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文