Zobrazeno 1 - 10
of 35
pro vyhledávání: '"CHEN Shenglun"'
Publikováno v:
In Methods August 2024 228:30-37
Publikováno v:
In Pattern Recognition Letters March 2024 179:172-177
A Multistage Full Matching disparity estimation scheme (MFM) is proposed in this work. We demonstrate that decouple all similarity scores directly from the low-resolution 4D volume step by step instead of estimating low-resolution 3D cost volume thro
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.05586
Being a crucial task of autonomous driving, Stereo matching has made great progress in recent years. Existing stereo matching methods estimate disparity instead of depth. They treat the disparity errors as the evaluation metric of the depth estimatio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.05570
Publikováno v:
In Image and Vision Computing February 2023 130
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wang, Wei, Chen, Shenglun, Xiang, Yuankai, Sun, Jing, Li, Haojie, Wang, Zhihui, Sun, Fuming, Ding, Zhengming, Li, Baopu
Publikováno v:
In Pattern Recognition April 2021 112
Publikováno v:
In Neurocomputing 5 July 2020 396:76-91
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IET Image Processing. 14:2652-2659
The disparity refinement phase of existing end-to-end stereo matching networks refines the disparity by learning the mapping from the concatenated coarse disparity and corresponding features to fine disparity. It depends on the scenarios' characteris
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::890077d858a2299ba13ee11c58b53115
https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2019.1636
https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2019.1636