适应性识别和优化不良区域以实现准确的立体匹配
适应性识别和优化不良区域以实现准确的立体匹配 研究背景和动机 随着计算机视觉技术的快速发展,立体匹配技术因其高准确性、成本效益及非侵入性,在机器人、航天、自动驾驶和工业制造等诸多领域中发挥了至关重要的作用。然而,立体匹配在处理遮挡区域、模糊区域时,像素对之间的一致性约束变得不可靠,导致隐藏对应关系探索的困难。因此,尽管在卷积神经网络(CNN)和基于变换器(Transformer)的研究进展迅速,多数方法在处理不良区域时仍存在性能瓶颈。为了应对这一挑战,研究团队引入了一种误差区域特征优化机制以提供上下文特征,从而改进不良区域的立体匹配效果。 研究来源和简介 本文题为”Adaptively Identify and Refine Ill-Posed Regions for Accurate St...